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世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路

近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。

微软研究院提出全新推理范式AsyncThink，让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议，经两阶段训练，实验中全方位碾压传统方法，还具跨领域泛化能力。

本文基于年中报告指出，当前模型API支出翻倍，企业重心转向模型推理。Anthropic市场份额超OpenAI，开源模型企业采用率下降。代码生成成热门场景，企业换模型重性能，AI支出从训练转推理。

字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。

模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。

本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。

美团发布5600亿参数的LongCat - Flash模型，有创新动态计算机制和高效训练推理架构。它在多项测评中领先，尤其在代理工具使用测试表现出色，还以宽松许可开源，降低使用门槛。

2026 年 2 月 3 日，马斯克宣布 SpaceX 全资收购 xAI。直接原因是 SpaceX 盈利而 xAI 烧钱，合并为解决资金问题；根本原因是 Grok 竞争失利，想借 SpaceX 运载能力打造太空算力形成差异。但太空训练面临散热等难题，推理可行。

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。

现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。