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AGI是否需要世界模型？顶级AI专家圆桌论道，清华求真书院主办

2025年7月20日，2025基础科学与人工智能论坛举行，孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论，涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面，为AI技术发展勾勒图景与挑战。

文章围绕AI在构建最小可行产品（MVP）中的作用展开。它能在理解QARs、推动架构决策等多方面提供帮助，如提出被忽略的需求、缩小技术搜索范围等，但不能完全替代人类做决策。

浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。

HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透，技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升，各企业技术路线有差异。应用领域广泛，但推广面临挑战。市场竞争激烈，各企业积极布局。

硅谷人才争夺战升级，Meta砸钱抢人，思维链之父Jason Wei从OpenAI跳槽到Meta。他离职前发博客，谈及从强化学习获得的人生启示，还阐述AI领域验证非对称性概念及重要性。

传奇程序员 DHH 做客播客，深入探讨世界观。他虽用 AI 学习，但担忧 AI 编程助手致技能退化，‘恨透’它。还谈及编程经历、语言看法、架构偏好、商业哲学等，观点鲜明，引发关注。

伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。

北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。

现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。

Anthropic 公司推出的 AI 编码助手 Claude Code 推出 4 个月吸引 11.5 万开发者，单周处理 1.95 亿行代码，年化收入预估达 1.3 亿美元。开发者认为它优势明显，Soham 级别的生产力，还分享使用技巧。