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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。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。
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。
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。
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。
刷榜多元时序预测，性能波动0%！打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域，长期存在通道依赖（CD）与通道独立（CI）路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架，结合时空解耦架构与置换不变正则化策略，解决范式矛盾，取得优异效果。