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世界模型的GPT时刻：距离物理AGI出圈，还有多远？

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目探讨物理 AI 下一个战场。嘉宾认为世界模型未出圈，生成加重建是折中探索。还讨论了其定义、升温原因、数据结构、技术范式、评测标准等，也提及挑战与未来格局。

多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。

中国 29 岁中专毕业的 AI 视频创作者 Mx - Shell 用 10 天、3000 元成本做出 AI 短片《丧尸清道夫》爆火，海外 CEO 邀合作。其游戏版正制作，Yoroll 创始人谈 AI 视频游戏赛道玩法、商业化及行业变革。

红队安全创业公司CodeWall的AI智能体，花20美元Token费、运行2小时，自主选麦肯锡为目标，攻破其「数字大脑」Lilli，获4650万条聊天记录等读写权限，暴露AI安全隐患。

Yann LeCun在播客专访中火力全开，炮轰Hinton认可LLM是想摆烂退休，直言LLM不是通往智能的路，还吐槽Meta卷入LLM竞赛后无法专注研究。他介绍了新公司AMI和世界模型、JEPA等技术，认为JEPA类世界模型五年内将统治AI圈。

Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。

4月16日阿里发布世界模型Happy Oyster，支持多模态输入与音视频联合生成。实测显示，它在场景构建、渲染上有优势，可替代部分传统引擎工作，但存在一致性不足问题，现阶段更适合改造游戏开发流程。

文章分析了 AI SRE 领域发展现状，指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品，包括多 Agent 机制、应用场景等，还提及融资、客户情况，对比了与 Traversal 差异，探讨了 AI SRE 未来趋势。

剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。