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智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化

北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。

传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。

大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。

GPT-4o引发“吉卜力”风暴，改变AIGC范式。昆仑万维开源多模态统一模型Skywork UniPic，1.5B参数就能接近甚至超越十几亿参数专用模型，可在消费级显卡运行，还公开全套资源。

NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。

近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。

目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。

Anthropic为Claude Code和Claude应用推出全新学习功能，Claude Code支持切换交流风格，Learning模式像结对编程，会留作业。Claude实现方式比ChatGPT激进，开发者反响热烈，标志其向更智能教育方向发展。

纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。

谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。