当全世界都在狂热追逐大模型时，强化学习之父、图灵奖得主Richard Sutton却直言：大语言模型是「死胡同」。在他看来，真正的智能必须源于经验学习，而不是模仿人类语言的「预测游戏」。这番话无异于当头一棒，让人重新思考：我们追逐的所谓智能，究竟是幻影，还是通向未来的歧路？
在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
本周，我们邀请 3D 大模型公司 VAST 的创始人和 CEO 宋亚宸（Simon），和我们聊聊 VAST 最新 3D 生成大模型 Tripo 3.0 背后的故事。这位 97 年的创业者短期内连续融资三轮、每轮数千万美金，积攒了足够的子弹，在闷头苦干一年后，Simon 今年首次上播客，和我们探讨了几个关键的战略问题：
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于2D图像-文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
杜克大学团队发现，扩散大语言模型只需关注少量「中奖」token，就能在推理时把速度提升61-97倍，还能让模型更懂格式、更听话。新策略DPad不训练也能零成本挑出关键信息，实现「少算多准」的双赢。
随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
其实大语言模型的“教育”问题也差不多。研究者在训练和使用这些模型时，离不开提示词。这就像一份人生剧本，告诉模型“你是谁？”“你要做什么？”“你能做到哪里？”但问题是，提示词到底应该像家长一样，
对于提升AI能主动发现问题、提出假设、调用工具并执行解决方案，在真实环境里闭环工作，而不只是在对话里“想”的智能体能力（Agency）。在这篇论文之前的传统方法认为，需要遵循传统语言模型的“规模法则”（Scaling Laws）才能实现，即投入更多的数据就能获得更好的性能。
刚刚，Meta FAIR推出了代码世界模型！CWM（Code World Model），一个参数量为32B、上下文大小达131k token的密集语言模型，专为代码生成和推理打造的研究模型。这是全球首个将世界模型系统性引入代码生成的语言模型。
