开发者用单张 RTX 3080 Ti 训练小型 AI 玩《宝可梦 红》
开发者 stmonty 用单张 RTX 3080 Ti 从零训练约 1250 万参数的世界模型，让 AI 在《宝可梦 红》中自主选择初始宝可梦。该模型基于 LeCun 参与的 LeWorldModel 研究，用 42,382 张灰度帧训练，同一存档 100 次运行中 52 次成功拿到初始宝可梦，随机按键为 0 次。代码已以 lePokeRed 在 GitHub 开源，推荐使用 CUDA GPU。
#部署/工程
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今日 1 条Tom's HardwareAI 评分3636
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 xAI 的 Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock
xAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，支持 500K token 上下文窗口和 low、medium、high、xhigh 四档可配置推理强度，通过 bedrock-runtime 的跨区域推理配置文件提供服务，支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。
推荐理由：文章给出 Grok 4.7 在 Bedrock 上的接入方式与四档推理强度配置，可据此评估长任务智能体的成本与延迟取舍。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分7070 Claude Sonnet 5.5 上线 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线，定位为面向编码与知识工作的更高效 Sonnet 模型，多数任务单任务成本更低、速度更快。
推荐理由：官方给出了 Sonnet 5.5 在编码与文档任务上的能力变化、与 Opus 5.5 的分工以及 Bedrock 接入方式，便于判断适用场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，覆盖 GUI、代码、MCP 与 API
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，包含 27B dense 与 35B-A3B MoE 两个版本，同时推出 Holotron4 Nano。Holo4 可通过 GUI、代码、MCP 和 API 与软件交互，同一模型可运行在桌面、网页、Android、代码沙箱和企业 API 上。
推荐理由：Holo4 同时覆盖 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口，并公开全部评测轨迹，可据此判断通用型 computer-use 智能体的成本与能力边界。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径，端侧解码最高提速 3.13x、H100 上最高 2.66x，端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
Simon WillisonAI 评分6262 TypeSafe AI 发布 Jev，推出只输出概率决策的 System One 模型
TypeSafe AI 发布 Jev，一种被称为 System One 或决策模型的新形态模型，输入文本后不返回文本，而是返回类别、是/否判断、评分及对应置信分数。
Google DeepMind精选AI 评分6969 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进、最准确的全球天气模型，可直接学习实时卫星观测数据，每小时生成一次预报。
推荐理由：WeatherNext 3 用实时卫星数据替代 NWP 训练源，读者可据此理解 AI 天气预报在分辨率与更新频率上的路线变化。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 病理基础模型
微软研究院推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，以蒸馏 ViT-S 骨干替代原十亿参数编码器，在约 50 倍算力下性能接近原版 GigaPath（差距 3% 以内）。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 实验模型，文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：Gemma 4 家族新增文本扩散实验模型，读者可据此了解本地低并发推理的加速路径与质量取舍。