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当世界模型不止「视频」该如何评估？WorldLens提出实用化评估新框架

生成式世界模型在多领域进展显著，但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架，从五个维度评测开源世界模型，其评测 EvalKit 已公开，可暴露模型能力边界与失效模式。

加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。

传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。

白杨SEO分享海外英文GEO优化15步可操作方法。先阐述GEO与SEO、国内与海外GEO区别，后从高频词内容调研、发布原创数据等方面详细介绍优化步骤，还提及相关工具与平台。

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。

中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。

前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后，在斯坦福大学AI Club演讲，提出理解2025年AI发展的三个核心思想：验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务，智能成本会趋近零，且各任务发展不均衡。

INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。

Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容，exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具，在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具，核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。

耶鲁大学新论文揭示AGI时代残酷现实，人类将失去经济价值。AGI会自动化“瓶颈”工作，人类从事“辅助性”工作，工资取决于计算成本，劳动收入占比趋近零，应思考财富重新分配。