但当我们把视线从焦点模型上，挪到手机里AI应用真实数据上，就会发现一幅不同的画面。可以看到在非凡产研 10 月 AI App 增速榜上，跑得最快的那 17 个，并不是万事皆可聊的通用助手，而是一群看上去有点普通、甚至有点土气的小应用，其中Gauth、Starry、Knowunity、AI Baby Generator已经连续两个月上榜了。
人工智能研究的最新目标，尤其是在追求“通用人工智能”（AGI）的实验室中，是一个被称为“世界模型”（world model）的概念：这是一种AI内部携带的环境表征，就像一个计算型的雪球玻璃球。AI系统可以借助这个简化的内部模型，在真正执行任务之前，先对预测和决策进行评估。
刚刚过去的深秋，韩国高校涌动着一股意想不到的技术暗流——“生成式人工智能（AI）作弊”事件席卷韩国大学圈，三所顶尖高校无一幸免。在延世大学、首尔大学、高丽大学的考试中，学生在课堂及线上考试中动用ChatGPT或群聊进行作弊。
近日，OpenAI被曝正面临越发增长的推理费用，作为有史以来最能烧钱的初创公司，其运行大语言模型的成本可能无法通过收入来支撑。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
智东西11月28日报道，刚刚，快手开源其新一代旗舰多模态大模型Keye-VL-671B-A37B。该模型基于DeepSeek-V3-Terminus打造，拥有6710亿个参数，在保持基础模型通用能力的前提下，对视觉感知、跨模态对齐与复杂推理链路进行了升级，实现了较强的多模态理解和复杂推理能力。
而今天，来自 UIUC、华盛顿大学等机构的一群研究人员，通过一篇重磅论文《推理的认知基础及其在大型语言模型中的体现》，为这个“认知鸿沟”画出了一张精确的微观解剖图。
近日，微博发布了首个开源模型 VibeThinker，它以15亿的微小参数 与7800美元的极低成本，在国际顶级数学测试中获得相对高分，刷新智能极限。这一结果，无异于以轻巧之姿，刺向了“规模即智能”的行业铁律。
李飞飞等顶尖学者投身的创业方向——世界模型是 AI 的下一站吗？ 「AI 是人类自诞生以来，唯一担得起『日新月异』这个词的技术领域，」在机器之心近日举办的 NeurIPS 2025 论文分享会圆桌讨论上，茶思屋科技网站总编张群英的开场感叹引发了在场专家们的共鸣。
REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
