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AMI Labs 冯雁:AI 迈向现实世界,世界模型不可或缺 | ICML 2026
2026年7月7日,AMI Labs冯雁在ICML 2026带来特邀演讲,系统回答三个核心命题。她认为AI迈向现实世界,世界模型不可或缺,JEPA世界模型比生成式更具结构性优势,团队也取得系列关键突破。
重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
仅保留35% Token,性能反超原模型!快手可灵等用视觉信息引导音频压缩,推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重,快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系,通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token,大幅减少Token数量,提升性能和推理效率。
机器人全程自主收拾客厅!390亿美元估值机器人端到端新技能,英伟达持续加注
估值390亿美元、英伟达持续看好的Figure机器人有新进展,能完全自主、端到端全流程整理客厅。背后是其自主研发的具身大脑Helix 02系统,仅补充新数据就能掌握全新任务。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型,扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛,或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文,提出高效解码策略与强化学习训练组合,解决MDLM解码和训练问题,提升推理性能与效率。
8 个月做到 1 亿美元 ARR,Lovable 增长负责人:免费用户不是成本,是营销渠道
Lovable增长负责人Elena Verna分享产品增长经验,指出增长团队核心是解决分发问题,PLG概念被过度炒作,传统增长策略失效,应把免费产品当营销预算,还给出未来增长的8个关键策略。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
又是浙大校友!AI眼镜“隔空取物”,戴上即可随心选中现实世界任意物体
混合现实重塑人机交互边界,但传统XR设备选物易出错。研究团队提出Reality Proxy,即现实物体的抽象数字表示,将交互目标转移到代理上,便于用户摆脱限制选物,还支持多种交互功能。
大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion,通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA,仅用45K合成指令,在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点,增强模型解决数学问题的能力。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。