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微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式

Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。

2025年WAIC上，无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子，即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能，是面向未来的智能基础设施设计，能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。

OpenAI推出的Sora 2刷屏海外，能完成以往视频生成模型极难实现的任务，在物理准确性、逼真度和可控性上有重大提升。它还能进行二创、模拟电脑操作等。OpenAI发布由Sora 2驱动的社交APP，强调促进创作，保障安全。

图灵奖得主Yann LeCun创立的世界模型初创公司Advanced Machine Intelligence（AMI）宣布完成10.3亿美元种子轮融资，估值35亿美元。DiT作者谢赛宁加入任联合创始人兼CSO，CEO是Alex Lebrun。公司目标是打造理解现实世界的智能系统。

本文围绕“约束”展开探讨，通过对话形式深入剖析其内涵。指出约束不仅是限制，更是塑造和成全；它存在于多个层面，影响着人、组织和事物的发展。还通过公司和人的具体案例，构建了分析约束的框架。

当下具身智能火爆，人形机器人虽吸睛但商业化难。工业智能体已落地产线，如思谋科技产品进入全球300家龙头企业流水线。行业存在算法不成熟、发展慢等痛点，工业具身智能有望成下一个热门赛道。

作者认为通用科学计算是比生成式AI更大的市场、机会，英伟达在该领域有统治地位，其竞争对手难以追赶。从市场本质、收入模式、护城河三方面分析，通用科学计算前景更优。

Sam Altman用APP解决AI落地问题，如将ChatGPT打造成“超级APP”，但此模式有交互形态受限、生态割裂的缺点。作者认为这是权宜之计，并设想把AI作为“通用智能层”嵌入各行业软件，Anthropic有此可能。

本文指出在生成式AI时代，软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对，提出声明式架构策略，介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。

日本一座合资建设的数据中心是AI战略象征，承载训练大模型任务。但生成式AI兴起让数据中心成“电老虎”，与日本环保目标冲突。日本在发展AI与碳中和间艰难平衡，面临能源结构等多方面困局。