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Yann LeCun非生成世界模型前瞻：开年三篇论文展示JEPA工程化拐点
2026年Yann LeCun团队3篇论文展示基于JEPA框架的非生成世界模型工程化拐点。Rectified LpJEPA让表示更省力，GRASP将长时域规划并行求解，EB - JEPA把方法写成代码，为非生成式世界模型提供技术路线。
一篇论文改写AI科研评价规则！中国公司拿出实践数据，双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
西湖大学打造了一个AI科学家，突破人类SOTA，还能自己发论文
西湖大学文本智能实验室推出能自主探索的AI科学家DeepScientist，两周完成人类三年科研量。它在三个前沿AI任务刷新SOTA纪录，还能写论文。文中介绍其科研历史、工作方式、成果及面临的伦理问题。
清华Nature发布惊人结论：AI写论文3倍速，但科学边界被锁死
2026年1月，清华徐丰力、李勇教授联合芝加哥大学团队在《Nature》发文，分析4100余万篇论文发现，AI提升科学家个人生产力，但收缩科学探索集体疆域。团队提出「全流程科研智能体系统」破局。
AI越来越强大，如果客户都去自研了，那企业软件市场会怎么样？
AI能力变强、门槛降低，引发企业软件开发是否会被颠覆的讨论。企业不会自建核心系统，因要专注核心业务且不想承担维护等成本。真正威胁是用AI重新设计产品的同行，技术更替规律下传统SaaS公司需警惕。
Google 新论文离谱到家了，0延迟0成本通用，提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。
DeepSeek视觉原语论文：当所有人在堆图像分辨率时，它在堆「指代精度」！
4月30日DeepSeek发布多模态论文，核心是“视觉原语”，让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的，但补课方式反共识，不堆分辨率堆指代精度，效率高，拓扑推理成绩领先。
L4大方向有了：理想自动驾驶团队，在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲，阐述了‘从数据到训练’的系统化思路，提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述，入选ACL 2025主会
香港中文大学团队语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》被 ACL 2025 主会议接收，这是该领域首个全面系统综述，指明语音 AI 未来方向，还剖析技术架构、训练策略等。