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深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
全球顶尖AI做物理，被人类按地摩擦？不懂推理大翻车，本科生碾压
港大等机构用3000道物理题测试顶尖大模型，如GPT - 4o、Claude 3.7 Sonnet等，结果模型准确率远低于人类专家。研究推出PHYX基准测试，揭示模型依赖知识、公式和模式匹配，缺乏真正物理理解。
企业落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产，关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型，小模型足够用且落地成本低，评估要换维度，还介绍了工程化路径等内容。
烧2万亿美元却难用？Gary Marcus狂喷AI赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI一年后倒闭？
知名AI专家Gary Marcus在访谈中称，世界在神经网络投入巨资，但大语言模型无法实现AGI目标。他指出其推理模型是“模仿秀”，会出现幻觉，还预测OpenAI或被微软收购。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
四大AI手搓蒙娜丽莎！8次临摹，最像那版全被自己改没了
AI工具平台TryAI搭建「绘画竞技场」，让GPT - 5.6 Sol等四个视觉模型临摹蒙娜丽莎等，记录实验过程。结果显示，模型最终作品不如中途最佳版，且成本差异大，工具使用方式不同。
DeepSeek-OCR降本增效，10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布，通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题，能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程，还展示其用较少token超越现有模型的能力。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。