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AI产业链投资大逻辑：第三集

本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。

原方智能正式启动，由林浩鑫与唐开强创立，技术源于 LAMDA 团队八年研究。其目标是使机器在物理世界形成对世界的'信念'，以世界模型为核心技术路线，将研究成果推向开放物理世界。

谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目，用Gemini 2.5与LangGraph结合，可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展，还展示了现代AI应用开发趋势。

北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述，探讨文生图扩散模型可控生成技术，将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制，从任务和方法层面梳理技术，还提及应用场景与未来方向。

近日，第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min，其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。

大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。

清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型，采用自回归生成架构与RLHF机制，解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点，提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。

浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit，用3D foundation model明确目标几何，让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态，在多项指标表现出色，还具备多种能力，已被ACM MM 2026接收。