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【AAAI 2026大会特邀报告】从推理到科学发现：AI迈向可精专通才之路

上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出，当前处于AGI前夕，需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径，科学发现是AI前沿，还介绍了SAGE架构及相关成果。

Anthropic推出基于Claude Code架构的Cowork，定位是协作智能工作体。它能操作文件、解决工作流断裂问题，但有操作和提示注入风险。目前是研究预览版，后续会改进，引发能否被信任的讨论。

清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。

Dexmal原力灵机联合Hugging Face推出RoboChallenge项目，它是全球首个大规模、多任务的真实物理机器人基准评测平台。该平台创新采用‘远程机器人’架构，有30项真实任务基准集等，已验证多种算法表现。

大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。

MIT等机构提出新架构Thread Inference Model（TIM），配合专用推理引擎TIMRUN，把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务，让模型突破输出窗口限制实现长程推理，实验验证了其性能。

OpenAI开发「Universal Verifier」（通用验证器）技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量，解决了强化学习难题，使GPT - 5在多领域表现出色，不过技术可能因人员流动扩散。

美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。

在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。

亚历山大·王加入Meta近一年后携Muse Spark模型回归，回应诸多争议。他指出Llama 4发展不符要求，Meta缺超级智能信仰。介绍了Meta超级智能实验室架构原则，还谈到算力分层、模型福利等内容。