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苹果一口咬死AI不会思考！OpenAI前高管直接开怼：AGI已来，别再酸了

苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。

上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。

蚂蚁旗下灵波科技凌晨开源世界模型LingBot-World，可对标Google Genie 3。它能实时交互生成世界，与视频生成模型不同。有三个版本，具备长时记忆稳定、风格泛化性强、动作代理出色等特点。

2026年7月ICML大会上，小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路，从架构、训练、推理协同设计，实现“聪明、快速、便宜”，如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。

LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。

北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。

硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。

Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。

后摩智能CEO吴强在今年WAIC期间发布业界能效比最高的存算一体端边大模型AI芯片后摩漫界®M50。它搭载第二代存算一体技术，全栈自研实现软硬件协同优化，还配套系列产品，构建端边智能新生态。