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AGI真方向？谷歌证明：智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need

谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。

xAI上周五发布旗舰模型轻量化版Grok 4 Fast，推理成本直降98%。它通过强化学习在基准测试表现佳，有原生工具调用能力，采用统一架构，性价比高，或改写大模型竞争规则。

在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。

新的开源AI代码编辑器Void IDE发布测试版，定位为Cursor等闭源编辑器的免费隐私替代方案。它是VS Code分支，能利用多种大模型，提供AI功能，开发者对其开源和隐私立场感兴趣。

微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。

阿里Qwen团队于2025年8月18日发布Qwen-Image-Edit模型，基于20亿参数的Qwen-Image模型，结合Qwen2.5-VL和变分自编码器，支持语义及外观双重编辑，能精准修改文字，已上线Qwen Chat等。

Meta发布40页报告，首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型，与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习，心智世界模型在多智能体协作潜力大。

Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。

在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。

团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。