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近日，米哈游联合清华大学、香港大学、新加坡国立大学等学术机构，开源首个通用游戏模型 GameScaling 系列：覆盖 0.8B、2B、9B、27B 四档规模，共八个模型，权重与推理代码均以 Apache 2.0 协议发布。
11月2日下午，在2026年香港金融科技周上，展开了一场关于“世界模型”的讨论。
清华大学张强教授团队联合北京清屿科技、香港大学和北京怀柔实验室提出EvoSim，使AI从实验偏差中追查机制、修订方程并积累建模方法，并在电池快充析锂与动态电压预测场景完成验证。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART，一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样，不要求奖励模型可微，也无需额外调参，可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式，具有极高的样本效率。
在秦浩桐看来，AI 越强，值得研究的问题就越多。AI 聊天模型刚出现时，人们拿它聊天、解答困惑。后来发现它能写代码、处理任务，又开始希望它多做一点，最好能替自己把事情办完。模型的能力在长，人们的要求也在长。原来还没有人想到的用途，一旦变得可能，马上就会暴露出一批新的难题。
本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。
香港大学MMLab团队提出EgoWild2Dex，利用538.9小时真实人类第一视角数据训练机器人，每个下游任务使用不到1小时真机数据微调，拆快递、用热熔胶枪固定摆件和制作冰饮等任务的平均成功率达96.7%。
上海创智学院、源策未来、香港大学和英伟达团队提出PingpongDuo，通过联合站位规划与全身运动控制，让两台宇树G1与人类搭档完成18次连续交替回球，验证人形机器人双打协同。
香港科技大学周子杰团队与华为 2012 实验室理论部提出 BalanceRoute，通过建模与短期负载预测减少 MoE 模型解码的跨组同步等待，其已部署于 MathBot-Pie，并在 96 张昇腾 910C NPU 实验中使解码吞吐提升约 15%。
香港大学戴勃团队提出SceneMosaic，通过混合智能体布局演化方法从单张图像快速生成物理合理且多样化的仿真就绪3D场景，相比SceneSmith提速24倍，生成单个变体场景仅需0.03小时。