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北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈

北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。

作者对比 Google I/O 大会上谷歌的表现，认为苹果在 WWDC 上的表现令人失望。苹果更新设计语言，其 AI 侧重端侧模型，有数据安全等优势，虽目前参数量小，但端侧 AI 或成新战场。

上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架，无需额外训练，通过四步集结小模型优势。实验表明，其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1，还探究了框架有效的要素，对AI研究和开源社区意义重大。

当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。

匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。

多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。

作者受《人生设计课》启发，将课程内容做成Prompt借助Claude辅助设计人生。此Prompt分四阶段，经多轮对话生成蓝图，含现状、问题、计划等，还提及原型行动和失败免疫，多位同事使用后有新感悟。

中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试，让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示，模型在古文字识别上表现糟糕，还存在靠认材质作弊情况，暴露了 AI 理解汉字的局限。

文章指出本轮 AI 革命与前几次不同，虽资本大量涌入，但新需求少，多是降本和耗电。分析了其经济影响，如通缩压力、鲍莫尔病反转、K 型分化等，还给出个人发展建议。

作者密集使用Codex App等Agent应用，发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大，要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题，插件机制或是出路，Codex已有原始插件市场。