问题虽然留给大家思考了，但身为一名经济学家，他还是从专业角度为我们勾勒了一幅清晰而令人警醒的图景：当算力、创意、时间这些曾被视为“稀缺”的人类核心优势逐渐被AI吞没，那么以这些稀缺性为基础构建起来的整套经济学逻辑——从资源配置、生产结构到收入分配，无疑也将随之被撼动。
AI领域共分成四个层次：AI技术应用、AI的算法算力、AI的体系架构、AI哲学。其中，「AI哲学」超越AI技术应用、算法算力、体系架构，属于最顶层阶段——「形而下者谓之器、形而上者谓之道」，将超越AI的「器」、「技」、「法」、「术」层面，上升到AI更高的「道」的层面。
最近，来自Google Research、Google DeepMind和MIT的研究者们联合发表了一项重磅研究。结果显示：盲目增加智能体数量，在很多时候不仅没用，反而会让系统变笨、变慢、变贵。
扩散语言模型（Diffusion Language Models）以其独特的 “全局规划” 与并行解码能力广为人知，成为 LLM 领域的全新范式之一。然而在 Any-order 解码模式下，其通常面临
新加坡国立大学 LV Lab（颜水成团队） 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架：首次从频域能量的第一性原理出发，揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律，并据此设计了动态路由机制。
小扎一手打造的AI王朝，被新旧势力撕开了口子。一个赌神性，一个要广告；一个砸钱如流水，一个被逼到离职。至于那传说中的「牛油果」，能不能救场？
我们以为语言是语法、规则、结构。但最新的Nature研究却撕开了这层幻觉。GPT的层级结构与竟与人大脑里的「时间印记」一模一样。当浅层、中层、深层在脑中依次点亮，我们第一次看见：理解语言，也许从来不是解析，而是预测。
近年来，基于扩散的视频生成模型的最新进展极大地提高了视频编辑的真实感和可控性。然而，文字驱动的视频对象移除添加依然面临巨大挑战：
不久前，NeurIPS 2025 顺利举办，作为人工智能学术界的顶级会议之一，其中不乏学术界大佬的工作和演讲。
觉得大模型消耗的算力过大，英伟达推出的8B模型Orchestrator化身「拼好模」，通过组合工具降本增效，使用30%的预算，在HLE上拿下37.1%的成绩。
