EMNLP'26｜GPT也不会「读空气」，狼人杀基准测出社交盲区
EMNLP'26｜GPT也不会「读空气」，狼人杀基准测出社交盲区人类说一句「我不是狼」，多模态大模型既能看到表情，也能听见声音。但它真的知道这句话是真是假吗？
来自主题: AI技术研报
8830 点击 2026-10-29 11:09
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人类说一句「我不是狼」，多模态大模型既能看到表情，也能听见声音。但它真的知道这句话是真是假吗？
近期，Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出，让 Personal Agent（个人智能体）再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手，这类 Agent 不再局限于回答问题，而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文，主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手，正在逐渐成为现实。
Personal Agent 目前已经能够独立完成许多复杂操作，但在决策时仍面临一个问题：什么时候应该直接推断，什么时候需要向用户追问。
大模型训练已经跑到万卡集群规模，显存始终是那道隐形的门槛。
现实版《盗梦空间》，真的来了！
近两年，视频世界模型（video world model）成为生成式 AI 最受关注的方向之一。只需给定一张参考图和一段场景描述，模型就能根据用户输入的相机位姿或控制指令，逐帧生成出一个可以自由漫游的虚拟世界。
Jack Dorsey旗下Block研究团队Dessa尝试剔除文字训练、直接实现语音到语音交互，xAI的Grok Voice 3.0与OpenAI的GPT-Live则加速实时语音AI商用，但文章指出其在信息核对、隐私与办公场景中仍难取代屏幕。
用全国产算力训练的底座，破局智能语音不可能三角。
大模型Agent正在从简单问答，快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
早在 1995 年，Michael Wooldridge 等学者便在智能体研究的代表性论文《Intelligent Agents: Theory and Practice》中，提出了智能体的四项核心特征：反应性（Reactivity）、社会能力（Social Ability）、自主性（Autonomy）和主动性（Proactiveness）。