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DeepMind科学家惊人预测：AGI在2028年实现，大规模失业要来了
Google DeepMind首席AGI科学家Shane Legg预测，最小AGI有50%概率在2028年实现，完全AGI将在其后3 - 6年出现，最终会诞生超越人类的ASI。这将带来变革，也引发失业担忧，需提前准备。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
GPT-5几个预测：用户翻倍，编程登顶，屠杀一众模型
OpenAI发布GPT-5，登顶大模型测评榜单。它有统一智能架构，在多测试取得突破，编程能力强击败对手。还改进意图，减少幻觉、增加情感、在健康领域更实用，价格便宜。作者预测其将带来用户翻倍等影响。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。
NeurIPS Spotlight｜运动遮挡都不怕，0先验、一段视频精准预测相机参数
论文一作李放等为解决传统方法在动态场景预测相机参数的难题，提出 ROS - Cam 方法，涵盖补丁式跟踪滤波器、异常值感知联合优化、双阶段训练策略，代码即将开源。
Google AI搜索革命的代价：网站流量暴跌一半，内容创作者哭了
皮尤研究中心报告显示，Google的AI概览功能使网站点击率狂跌近50%，其扩张速度惊人。用户看到AI概览后倾向直接结束搜索，内容创作者流量和收入锐减。Google回应称研究数据有问题，且AI还存在幻觉隐患。
小红书RecSys 2025最佳论文提名背后：破解视频时长预测难题
小红书推荐算法团队论文《Multi-Granularity Distribution Modeling for Video Watch Time Prediction via Exponential-Gaussian Mixture Network》在 RecSys 2025 获最佳论文提名。该文剖析视频时长预测难题，提出 EGMN 模型，线下线上验证效果佳。