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LeCun亲自出镜打脸质疑者！憋了20年的AI世界模型，终于爆发了

LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。

本文介绍腾讯 Omega，它是为解决传统 BI 和 ChatBI 问题而设计的数据分析产品。Omega 能理解业务问题，生成完整 Dashboard，确保数据流动、安全和稳定，还支持人机协作，提供审美基础设施，性价比高，有完善运行时和监控推送等功能。

现在3D AIGC虽能快速生成场景，但落地有问题，很多场景物理模拟时会暴露物体悬空等问题。CMU等团队提出PAT3D，目标是让生成的3D场景物理上站得住，可用于编辑、交互和仿真，且代码已开源。

随着大模型发展，全参数微调成本高，参数高效微调（PEFT）成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限，张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题，有工程和理论优势。

蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。

IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。

星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。

华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。

如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。

预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。