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2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
组织也能fork？Karpathy提出"代码即公司"
Karpathy提出“代码即公司”观点，认为AI驱动的组织可像代码仓库一样被复制、修改、迭代。传统组织因“制度性知识”难以fork，AI能将隐性知识显性化。交易公司或成首个被fork的组织类型，管理协调是核心竞争力。
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5？三行代码即可接入 Apple Intelligence，自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上，苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型，含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行，改进工具使用与推理能力，评测显示设备端模型表现优。
重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
The Batch: 880 | 用 AI 学 2 小时 vs. 跟老师学 6 小时
Alpha School用AI驱动教学，将传统6小时课程替换为2小时个性化学习，让学习速度翻倍，学生考试成绩优异。但部分教育委员会拒绝其分校申请，批评者称缺乏严格证据。此外，美国多地也在进行AI教育尝试。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
从检测到通用感知：构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享，分析语言与视觉原生模型架构区别，介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展，如Grounding DINO和DINO - X，还探讨其在多领域的应用和潜力。