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智能必须基于世界模型？我们和蚂蚁灵波团队聊了聊

上周图灵奖得主 Yann LeCun 认为真正的智能应能在脑海推演，而大语言模型难以触及真实世界。2026 年初，蚂蚁灵波连续四天开源四款具身智能模型，探索从物理交互构建智能的新路径。

斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。

随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。

多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。

深势科技开源OmniScience数据集，含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题，经严格筛选成型，涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度，基于此训练的模型表现优异。

工程仿真里有限元方法常见，但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体，开发不依赖训练数据的降阶求解器，在多问题上表现佳，为下一代计算机辅助工程提供框架。

加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。

Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3，在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿，有“last but not late”交互机制，能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式，方便不同硬件部署。

OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。

Firecrawl发布v2版本，有10倍速度提升、语义爬取等核心升级，开发者体验也全面升级。同时完成1450万美元A轮融资，是靠直球式沟通拉到Shopify CEO投资。后续打算扩招团队，专注产品体验突围。