如今的视觉语言模型 (VLM, Vision Language Models) 已经在视觉问答、图像描述等多模态任务上取得了卓越的表现。然而，它们在长视频理解和检索等长上下文任务中仍表现不佳。
今天，著名的人工智能学者和认知科学家 Gary Marcus 转推了 MIT、芝加哥大学、哈佛大学合著的一篇爆炸性论文，称「对于 LLM 及其所谓能理解和推理的神话来说，情况变得更糟了 —— 而且是糟糕得多。」
最近，苹果的一篇论文掀起波澜，挑战了当下AI推理能力的基本假设。而OpenAI的前研究主管则断言：AGI时代已近在眼前。谁是谁非？AGI还有多远？
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
时序数据分析在工业监控、医疗诊断等领域至关重要。比如航空发动机监控这个复杂工业场景中，工程师需分析海量多通道传感器数据，以判断设备状态并制定维护决策。
在解决离线强化学习、图片逆问题等任务中，对生成模型的能量引导（energy guidance）是一种可控的生成方法，它构造灵活，适用于各种任务，且允许无额外训练条件生成模型。同时流匹配（flow matching）框架作为一种生成模型，近期在分子生成、图片生成等领域中已经展现出巨大潜力。
在高质量视频生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经成为主流。然而，随着视频长度和分辨率的提升，Diffusion Transformer（DiT）模型中的注意力机制计算量急剧增加，成为推理效率的最大瓶颈。
我想问您一个问题：上次为了让AI代理调用某个第三方API，您花了多长时间写包装代码？一天？三天？还是一周？不过现在，Brandeis大学的研究者们带来了一个让人眼前一亮的解决方案——Doc2Agent，它能从API文档直接生成可执行，MCP可调用的Python工具，而且成功率还挺不错。
但在当今的深度 Transformer LLMs 中仍有其局限性，限制了信息在跨层间的高效传递。 彩云科技与北京邮电大学近期联合提出了一个简单有效的残差连接替代：多路动态稠密连接（MUltiway Dynamic Dense (MUDD) connection），大幅度提高了 Transformer 跨层信息传递的效率。
通过“视觉神经增强”机制，直接放大模型中的视觉关键注意力头输出，显著降低模型的幻觉现象。
