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大多数世界模型工作默认：只要学到一个好的 latent dynamics，问题就解决了。 但这个假设本身是可疑的——什么样的信息，才足以支撑一个可预测、可传播的动力学？ 本文从信息论出发，重新审视这一前提。
先说一个很多人没意识到的事实：2026年了，每个主流Agent框架底下的工具调用训练数据，格式全是乱的。
这个生物医学视觉推理框架，被CVPR 2026接收了！
在 AI 工程界，长文本推理一直是个“富贵病”。
Anthropic把最强Claude Mythos亲手锁进笼子，因为它第一次让世界看清：AI正在从「会说」跨进「会做」，奇点已经不再只是想象。
2026年初，当大多数企业还在用数据分析师手动写SQL查表时，OpenAI内部曝光的能自主思考、推理甚至自我进化的数据分析智能体，将数据查询从「天数级」缩短至「分钟级」。
今年4月，具身智能领域发生了一件看起来不大、但意味深长的事。
当谈及数学时，我们近乎本能地认为，数学是一个严谨、精确、不容置疑的完美逻辑体系，但在菲尔兹奖得主迈克尔・弗里德曼（Michael Freedman）眼中，人类真正创造和关心的数学，本质上是「柔软且可塑」的。
当前大模型的发展呈现出类似于“军备竞赛”的趋势——模型规模持续攀升，对计算硬件的需求也随之快速增长。
如果把今天最热门的几个方向摆在一起看，你会发现它们其实在卡同一道坎。