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。
最近一段时间 “AI 泡沫”是个很火的词. 想回答这个问题, 其实==“AI 能否赚钱”, 于是就有了大量访问+工作后的实际观察. 1. 接触的N位中老年人已经不太用Google搜索了, 几乎就是直接
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。
「Vibe Coding 肯定是有 PMF 的，但 Vibe Coding 产品其实还没找到自己的 PMF。」AI Coding 明星产品 Lovable 的增长负责人 Elena Vera，在一次采访中明确说道。来自 The Information 数据，以 Cursor、Claude Code 为代表的 AI Coding 工具的累计营收，已经突破了 31 亿美元。
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？
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。
学术界看不下去了，直接戳破：华尔街在尬吹谷歌TPU！起因是Meta被曝要和谷歌签订数十亿美元的TPU订单，消息曝出后英伟达盘中最大跌幅达到了7%，按照现在的市值计算，一举蒸发了超3000亿美元。反观谷歌，在盘中情绪最热烈时涨幅一度达4%，换算成市值相当于增加了约1500亿美元，合人民币超1万亿。
让AI推荐一款家用车、一款新手机，甚至一家本地餐厅，10秒钟，看起来无所不知的AI就能迅速给出“智能推荐”名单。然而这份看起来客观中立的答案，背后可能早已被“精心策划”过。
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，
