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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。
真实音频场景，大模型集体挂科！首个原生语音基准MultiChallenge
Scale AI发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，撕开大模型靠合成语音评测维持的假象。实验显示，Gemini 3 Pro等模型在真实场景表现不佳，还揭示了模型在语音交互中的三大失败模式。
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。
如何用好 Codex？OpenAI 内部实践指南：7 个最佳应用场景，6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
刷榜自动驾驶语义场景补全！北大新作：高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。