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90后华人副教授突破30年数学猜想！结论与生成式AI直接相关

90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑化提供论证，与机器学习、生成式AI密切相关。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。

4月初，京东探索研究院开源JoyAI - Image - Edit图像模型。它是业内首个将「空间智能」写进底层的开源一体化图像模型，能让模型「理解空间，编辑空间」，在电商和具身智能场景极具价值。

元老级 AI 大师 Jeremy Howard 批评当下技术话题，称马斯克和 Dario 不懂现代软件工程。他认为大模型虽能生成代码，但难胜任软件工程，Claude Code 未突破现有技术，还会削弱开发者对系统的理解。

清华大学OpenBMB团队研究发现，大模型胡说八道根源是想讨好用户。他们识别出负责产生幻觉的H - Neurons，占比不到0.1%，其本质是‘过度服从’，在预训练阶段形成，为构建可靠模型提供新视角。

近期，RAE 提出以「冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。

在WAIC上，RockAI推出非Transformer离线AI大模型Yan 2.0 Preview，有视觉感知跃升和自主学习能力两大提升。该公司走非Transformer路线，着重场景落地，通过“标杆战略”推动产品量产，未来构想构建“群体智能”世界。

4月21日，OpenAI上线Chronicle研究预览版，它能读取屏幕内容形成记忆图谱，帮Codex理解上下文。虽解决AI失忆短板，但吃Token且有隐私风险，这是其在用户记忆战争的首枪。