4 月 3 日，NYU 与 Meta FAIR 团队发布论文 Hierarchical Planning with Latent World Models（HWM）。原文地址：（https://arxiv.org/abs/2604.03208）这篇论文没有继续把重点放在生成更逼真的未来画面上，而是转向世界模型长期存在的一道执行难题。任务链条一旦拉长，预测误差会持续积累，动作搜索空间也会迅速扩大。

主流观点认为模型参数越多，就会越接近人类思考的方式。然而浙大团队4月1日在Nature Communications上发表的一篇论文则提出了不同的观点。他们发现当模型（主要为SimCLR、CLIP、DINOv2）规模变大后，识别具体事物的能力确实会继续提高，但理解抽象概念的能力不仅没有提高，甚至会有所下降。

Claude Code 这次泄露，问题出在npm发包。Anthropic把cli.js.map一起带了出去。外界顺着这个文件，提取出了超过 51.2 万行代码。里面有四十多个工具模块，说明很多任务已经用更细分的工具去执行了。还有一个四万六千行的 QueryEngine，相当于总调度台，专门用来调度任务。另外，代码里还露出了几项此前没公开的功能，比如 Buddy、Kairos和Auto Mode。