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火了！刚刚，李飞飞2篇最新文章发布！
AI圈近期被李飞飞两篇重磅文章刷屏，一篇阐述空间智能愿景，指出当前AI缺乏空间智能，其创办的World Labs提出世界模型；另一篇论文揭示当前视频理解基准自欺欺人，还提出新基准VSI - SUPER及预测性感知新范式。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
继AlphaFold之后，DeepMind再放“大招”：AlphaGenome直击疾病根源
谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome，可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响，已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果，有四大优势，在多领域有研究潜力，但也存在局限。
将导游装在口袋里：AI 对景区游览新赋能
同程旅行研发的“同程伴游”AI助理，能为景区游客答疑解惑，实现原生数字化导览。它可按需讲解、避免走回头路，还能生成数字旅行日记。其基于高精度定位和大语言模型，未来还将持续升级。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
Ilya 最新访谈，预训练时代终结后，AI行业来到了哪里？
Ilya接受90多分钟深度访谈，指出当前大模型泛化能力远不如人，Scaling时代终结，研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题，预测超级智能5 - 20年到来。
32个随机数字，1分钟推演地球未来15天丨谷歌DeepMind
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，运行速度比上一代快8倍，分辨率达小时级。其关键是新提出的FGN功能生成网络，通过输入32个随机数字生成多样天气情景，速度快且准确率高，虽有小瑕疵但实用。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
奥数金牌只是序章！OpenAI谷歌彻底打脸预言家，AI巨浪势不可挡
2022年专家预言AI到2025年赢得IMO金牌概率低，结果OpenAI和谷歌DeepMind的LLM提前摘金。此前多项AI基准测试预测也失准，AI发展远超预期。GPT - 5降低使用门槛，群体智能时代到来，各机构需重新思考生存之道。