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这家公司，“杀死”了他们的 AI 应用

脸谱心智（FaceMind）虽未关停「叠叠社」AI 应用，但开始押注底层世界模型研究。其论文提出 Looped World Models，带来 100× 参数效率提升，强调 AI 可靠更深内部推演获得能力，指出只做应用不够。

传统AI生图工具使用有局限，缺乏自由组织的畅快感。Infinite - Canvas是本地无限画布工具，支持多种生成后端，有普通和智能两种画布模式，具空间自由、覆盖不同用户等优势，还提供上手教程。

UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。

近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文，揭示Steering工作原理与能力边界，还开源一站式框架EasyEdit2，全面展示了Steering价值。

深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。

2025 年 12 月 8 日深圳举办的地平线技术生态大会上，地平线首曝 BPU「黎曼」架构，用数学流形重构 AI 计算。还发布第四代编译器，推出 HSD Together 模式，开源具身智能模型，欲构建物理 AI 世界底层生态。

现在大家爱用代码AI客户端干活，但碰到安全和逆向任务时，AI易懵圈，因工具散落、经验没沉淀。开源项目`reverse-skill`可给AI装“安全研究导航仪”，支持多种AI编码客户端，有诸多功能特性。

谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。

ChatGPT正测试“Study Together”新功能，已出现在部分订阅用户工具列表。它或更多提问题让用户答，类似对谷歌LearnLM的回应，有望发挥积极教育作用，减少被滥用可能，也可能支持多人学习小组模式。

菲尔兹奖得主陶哲轩携手ChatGPT打造开源数学概念验证工具，数天迭代至2.0版，可全自动或半自动证明。还支持渐近估计，上手简单、可扩展性强。此外，他用AI 33分钟“盲做”一页数学证明，重塑研究范式。