Meta首席AI科学家Yann LeCun宣布在三周后离职，并“炮轰”硅谷对大语言模型（LLM）的集体迷恋是“死胡同”，无法通往AGI。他将全力投入自己创办的AMI公司，专注于“世界模型”的研究，并给年轻人“劝退式”建议：别学CS，去学物理哲学！

图灵奖得主杨立昆脱离硅谷的生成式AI热潮，在欧洲创办AMI公司，押注“世界模型”和“非生成式”AI路径，旨在构建能理解物理世界的智能系统。此举深刻批判了大语言模型的局限性，预示着AGI的路线之争将走向多元，并加速具身智能、机器人等物理AI领域的商业化进程，同时也引发了对AI安全、伦理及智能本质的深层思考。

当前AI领域正从大语言模型的“离身”缺陷转向“世界模型”，以期让AI真正理解物理世界的规律并进行因果推理，这被视为通往AGI的必经之路。尽管技术路线（如杨立昆的表征派、李飞飞的3D空间智能和OpenAI/Google的生成派）尚存争议，但这场“反LLM中心主义”的趋势正重塑产业生态，吸引资本涌入，并加速具身智能、自动驾驶等领域的突破，同时也带来了数据、伦理和对“理解”本质的深层挑战。

2026年将成为人工智能发展的关键分水岭，由AI原生、物理AI、多模态大模型和世界模型四大核心趋势共同驱动。这些技术正从根本上重塑数字交互、将智能拓展至物理世界、实现全方位感知与推理，并赋予AI规律预判能力，从而深刻变革产业生态、商业模式与人类社会结构。

2025年11月28日，AI领域正经历深刻范式转变：DeepSeekMath-V2通过“自验证”实现AI“元认知”，挑战现有黑箱AI；Yann LeCun和Ilya Sutskever批判LLM局限，呼吁转向“世界模型”和具身智能；Linkerd率先支持MCP，将AI智能体融入云原生基础设施；AlphaFold与大模型融合，使AI成为科学“共同发现者”。这预示AI正超越语言模拟，走向理解世界、自我觉醒和具身行动的深层智能，同时带来深刻的伦理与治理挑战。

人工智能领域正经历一场深刻的范式转变。随着Yann LeCun和Ilya Sutskever等先驱质疑大语言模型（LLM）的极限，AI的未来不再单纯依赖算力堆叠，而是转向“世界模型”这一全新的架构，旨在让AI从多模态输入中理解物理世界并具备行动能力，同时兼顾安全可控。这场转向预示着具身智能和架构创新将成为未来AI竞争的核心，对产业格局、投资方向和创业者都将产生深远影响。

腾讯混元3D正通过其独特的“业务—技术—生态”战略，在全球3D内容生成领域实现突破，不仅将游戏、电商等行业的创作效率提升数倍，更以其世界模型技术，为自动驾驶和具身智能提供关键的仿真场景支持。面对3D数据稀缺和高可控性等挑战，腾讯通过开源与云服务构建生态壁垒，预示着AI在重塑数字世界交互和体验方面的巨大潜力。

谷歌Gemini 3凭借“全模态原生”架构和TPU硬件优势，极致执行Scaling Law，在AI竞争中取得断层式领先，并以AntiGravity等工具重塑开发者生态。然而，业界也在深入探讨纯粹规模化AI的局限性，并积极寻找通往AGI的“第二曲线”，包括世界模型、端侧小模型及AI可解释性，预示着未来AI发展将走向多维度并存的复杂图景。

具身智能领域正经历一场深刻的“非共识”浪潮，围绕数据策略（真实、合成与融合）、世界模型关键作用及“Action First”新架构展开激烈讨论。行业正加速构建以“数据飞轮”为核心的自我进化系统，并寻求工业与娱乐等场景的商业化落地突破，预示着具身智能将超越现有范式，反哺人类对物理世界的理解，迎来“机器觉醒”的新纪元。

谷歌DeepMind带着“王炸”Gemini 3 Pro高调回归，不仅在各大AI模型榜单上“秒杀”对手，连马斯克和奥特曼都不得不“点赞”。这次谷歌不只秀肌肉，更是要将AI全面融入其庞大产品线，并以“世界模型”为核心，向通用人工智能（AGI）发起冲击，誓要笑傲AI泡沫。

“深度学习教父”Yann LeCun霸气官宣从Meta辞职，65岁高龄选择再次创业，目标直指“高级机器智能”（AMI）。他认为现有大语言模型（LLM）“物理直觉还不如一头驴”，誓要打造能真正理解物理世界的“世界模型”，这无疑给AI圈投下了一枚重磅炸弹，预示着AI技术发展的新方向和产业格局的潜在巨变。

李飞飞教授批判了AI领域对Scaling Law的过度依赖和对“通用人工智能”（AGI）的模糊定义，强调AI的下一个前沿是空间智能和世界模型。她认为，突破当前语言智能的局限，让AI理解并与物理世界互动，将是实现具身智能、机器人技术和人类能力增强的关键，而非简单堆砌算力。

AI正挣脱“缸中之脑”的束缚，以令人咋舌的速度，冲破虚拟的语言壁垒，开始全面感知、理解、甚至重构我们所处的物理世界。这不仅是技术原理的跃迁，更是对“真实”与“虚假”、“智能”与“意识”边界的终极拷问，一场关于AI“感官觉醒”与“现实幻灭”的史诗正在拉开序幕。

“AI教母”李飞飞提出，当前LLM的“语言智能”缺乏对物理世界的具身理解，是“黑暗中的文字匠”。她认为，AI的下一个十年将转向“空间智能”，通过构建具备生成性、多模态和交互性的“世界模型”，使AI能够理解、推理并与真实世界互动，这将彻底革新创意、机器人、科学等多个产业，并被视为通向通用人工智能的关键一步。

商汤发布的SenseNova-SI空间智能大模型，在核心基准测试中超越了顶级闭源模型GPT-5，并首次验证了空间智能领域的“尺度效应”。这一技术突破不仅解决了当前多模态大模型在物理世界理解方面的关键短板，更通过开源策略加速了具身智能、自动驾驶和“世界模型”的创新与落地，预示着AI迈向真正理解和交互物理世界的新范式。

李飞飞的最新万字长文将“空间智能”定义为AI的下一个十年，指出机器需要从理解语言走向理解物理世界。通过构建能进行多模态交互、生成一致性3D环境的“世界模型”，AI有望在创意、机器人、科学发现等领域实现革命性突破。这项技术不仅是核心原理的创新，更将在算力、商业模式和人类文明进程中引发深刻变革，是AI通向具身智能和通用智能的关键一步。

智源悟界·Emu3.5通过颠覆性的“下一状态预测”范式，结合大规模多模态强化学习和创新的推理加速技术，不仅为多模态AI领域带来了“第三个Scaling范式”，更奠定了AI理解和模拟真实世界、实现具身智能泛化交互的核心认知基石。它预示着AI将从单纯的感知理解迈向更深层次的智能操作与世界建模，从而重塑未来产业生态和人类与技术的互动方式。

北京智源人工智能研究院推出了“悟界·Emu3.5”开源世界模型基座，它不光在图文视频生成任务上超越了“Nano Banana”等对手，更核心的是，它让AI能像人类一样理解并预测物理世界的运行规律，告别“表面功夫”。这个能模拟真实世界的“神级”模型还选择开源，无疑将成为具身智能和未来AI应用的新燃料！

围绕超级智能的未来，李飞飞与埃里克·施密特展开激烈辩论：施密特预言三年内AI将颠覆全球权力与财富，李飞飞则质疑其缺乏核心创造力并致力于“世界模型”重构现实。这场争论不仅揭示了对智能本质的不同理解，更深刻探讨了AI可能加剧的财富不均、人类角色异化等社会伦理挑战，以及我们如何主动参与塑造技术与文明的未来。

阿里巴巴达摩院的WorldVLA模型创新性地融合了VLA和世界模型，构建了一个统一的自回归动作世界模型，显著提升了AI对物理世界的理解、预测与动作生成能力。这一技术突破不仅为机器人精细操作提供了更可靠的解决方案，更作为阿里具身智能生态布局的核心一环，加速了具身通用人工智能（AGI）的实现进程。WorldVLA让AI从单纯的感知与行动走向具备环境心智模型，预示着AI将更深入地融入并重塑人类社会。

美团开源LongCat-Video视频生成大模型，凭借统一多任务架构、突破性的5分钟长视频生成能力和900%的推理速度提升，迅速在AIGC领域占据一席之地。该模型不仅赋能高效内容创作，更以其在“常识理解”上的领先表现和明确的“世界模型”战略定位，预示着其在合成数据、机器人与自动驾驶等具身智能领域的核心价值，为AI理解并重塑物理世界提供了前瞻性路径。

特斯拉在ICCV大会上发布的“世界模拟器”及其端到端自动驾驶策略，预示着智能驾驶技术正从模块化走向一体化，并将模拟训练与强化学习推向新高度。这不仅是FSD未来商业化的关键，更将具身智能领域扩展至通用AI，引发了VLA与世界模型路线之争的深层思考，有望彻底变革交通、机器人乃至人类对智能的认知。

DeepSeek OCR的核心价值在于其开创性的“连续视觉表征压缩”技术，它通过高效的视觉Token编码，显著提升了AI处理长上下文的效率，并模拟了人类记忆的遗忘机制。这一范式转变不仅为大模型计算瓶颈提供了解决方案，更关键的是，它将AI的感知焦点从离散的语言Token转向了更原始、更丰富的视觉输入，从而为构建具备AGI潜力的“世界模型”指明了方向。

AI教父LeCun最近在MIT讲座上“语出惊人”，不仅痛批当下人形机器人是“最大骗局”，认为它们缺乏真正的通用智能，还“吐槽”大语言模型（LLM）智商不如猫，主张“世界模型”才是AI未来。这场“炮轰”引得特斯拉、Figure AI等公司大佬纷纷回怼，围绕“世界模型”的“抢滩登陆战”也越发激烈。更有趣的是，LeCun还“委屈巴巴”地撇清与Meta自家Llama项目的技术关系，堪称年度“AI八卦”大戏。

今天是2025年10月22日。OpenAI正试图用AI原生浏览器重写数字入口规则；6G智能建筑将墙体变为“具身智能”的通信节点；DeepSeek以“像素即思维”颠覆大模型记忆范式，为无限上下文带来曙光。然而，哈佛与MIT的研究却警示，当前AI的完美预测能力与因果理解之间存在深层鸿沟，挑战了AGI的现有路径。

哈佛与MIT的最新研究指出，当前AI模型在轨道力学模拟中虽能精准预测行星轨迹，但无法推导出牛顿定律，显示其在构建可泛化的“世界模型”上存在根本缺陷，仅依赖情境经验法则而非深层因果理解。这挑战了通过扩大模型规模实现通用人工智能的路径，预示着未来AI发展需从单纯预测转向探索深层因果理解的新范式，以期在科学发现和高鲁棒性应用中取得突破。

“世界模型”这一AI内部的环境表征，正成为AI巨头们实现通用人工智能（AGI）和解决当前大语言模型（LLM）鲁棒性、幻觉问题的核心焦点。尽管技术路径尚存分歧，但其对于构建更安全、可解释、具备真实理解力的AI系统至关重要，预示着AI将从浅层统计关联迈向深层因果理解的新范式。

今天是2025年10月18日。AI世界同时演绎着“效率狂飙”与“智能谎言”的悖论：李飞飞团队用一块H100瓦解了世界模型的算力神话，AI Agent正以200%的速度改写软件测试，然而宾大研究却发现对AI“粗鲁”指令反而更准。更警醒的是，AI教父本吉奥团队新定义揭示当前大模型在记忆、推理等核心智能维度上得分竟是刺眼的0分，撕裂了“通用智能”的虚假繁荣。

本篇文章聚焦近期科技圈“大事件”，英伟达CEO黄仁勋惊人言论揭示其中国市场份额“归零”，引发行业震动。同时，AI教母李飞飞发布能在单张H100上运行的“世界模型”，OpenAI Sora 2模型上线微软Azure，以及Windows 11全面集成AI功能，共同展现AI技术爆炸式增长。文章还调侃了苹果“秒罄”现象、黄金价格上涨、迪奥丰唇蜜含小米椒等消费热点，并提醒读者关注银行“沉睡账户”清理。

李飞飞World Labs推出的RTFM世界模型，以单个H100 GPU运行的超高效率，瓦解了世界模型长期面临的算力瓶颈。这项突破性技术不仅将极大地降低AI Agent和沉浸式虚拟世界的开发与部署成本，预示着AI自主学习和构建现实的新范式，更将深刻影响AI产业的竞争格局和人类与数字世界的交互方式。

李飞飞的World Labs团队发布了重磅级“世界模型”RTFM，它能用一块H100 GPU就实时生成持久的3D虚拟世界，而且不依赖传统3D建模，而是通过“学习型渲染器”实现。这项技术通过高效、可扩展、持久三大特性，解决了世界模型高算力消耗的痛点，并利用“上下文调度”实现了无限的“空间记忆”，将未来的世界模型愿景提前带到眼前。

李飞飞团队的RTFM模型凭借单张H100 GPU即可实时生成持久三维世界的惊人效率，突破了当前世界模型对算力的高度依赖。这一创新不仅通过“可学习渲染器”和“空间记忆”模糊了传统3D建模与生成边界，更将深远影响具身智能、内容创作和虚拟世界构建的商业生态，加速AI普惠化进程并引发对未来人机交互和数字现实的哲学思考。

人工智能的焦点正从文本世界转向物理世界的模拟与交互，xAI携手英伟达加入“世界模型”竞赛，试图通过视觉模型复刻大语言模型的“涌现能力”，以游戏为切入点进军机器人领域，预示着AI向具身智能的范式转移，但也引发了对高昂成本和AI在“愿景”层面局限性的深层思考。

今天，AI的底层逻辑正在被彻底重写：从机器“缺陷”意外涌现的创造力，到强化学习赋能的“类人”审美感知，再到Agent通过“中训练”构建世界模型，甚至Hinton大胆预言AI已具“主观体验”——一个更深层、更自主、更效率化的智能时代正加速到来，全面挑战着人类对智能、意识乃至自身定义的固有认知。

Meta推出的“中训练”范式，通过让AI智能体从自身探索中学习并构建“世界模型”，有效解决了传统模仿学习与强化学习的反馈难题。这一创新不仅显著提升了Agent的泛化能力和参数效率，更预示着AI训练将迈入“预训练+中训练+后训练”的三段式新时代，加速通用Agent的落地与商业化进程，并可能催生出一种新的参数效率Scaling Law。

谷歌DeepMind的Dreamer 4通过“想象训练”这一创新范式，实现了AI Agent仅凭离线数据就能高效掌握复杂任务，如在Minecraft中挖掘钻石。这项技术不仅大幅提升了数据效率并展现出超越现有模型的性能，更预示着机器人学和通用决策制定领域的巨大商业潜力，同时引发了关于AI“想象力”和迈向通用人工智能的深刻哲学探讨。

DeepMind的Genie 3世界模型通过大规模数据展现了实时交互和涌现能力，但其高门槛限制了普及。TinyWorlds以仅300万参数成功复刻了Genie 3的核心思想并开源，预示着世界模型技术正走向民主化，有望大幅降低AI开发和内容创作成本，并在游戏、具身智能等领域催生创新。

Meta推出的Code World Model (CWM)通过引入“世界模型”概念，让AI能够模拟代码执行并自主调试修复Bug，实现了从静态代码理解到动态执行理解的范式转变。这一开放权重模型不仅在性能上逼近顶尖闭源模型，更通过其开源策略和对未来自主智能体开发的启示，预示着软件开发领域效率的革命性提升与人机协作模式的深刻重塑。

OpenAI又“收编”了一位华人天才！MIT博士陈博远不到4年光速毕业，直接加入了OpenAI的GPT图像和Sora团队，致力于推动“世界模型”和“具身智能”的发展，目标是让通用机器人成为现实，这波操作简直是AI圈的“神仙”降临，未来的AGI可能真的要被他玩明白了！

今天是2025年09月15日。我们正站在一个价值重估的十字路口：陶哲轩的哲学警示、GAUSS框架的评估革新、TraceRL对大模型的“降维打击”，Mercor的逆势崛起，以及哈萨比斯对AGI宏大蓝图的描绘，无一不在宣告——旧的范式正在崩塌，新的“真智能”定义呼之欲出。这是一场关于效率、伦理、人才与未来的深刻变革，它不仅重塑了产业生态，更在叩问：在AI的狂飙突进中，我们究竟在追寻什么？

DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯预言AGI将在5-10年内实现，开启“科学的黄金时代”，并强调AI必须理解物理世界。DeepMind正通过Genie世界模型、AI药物研发和机器人技术，致力于构建具备创造力、一致性与持续学习能力的通用智能，同时乐观预测AI对能源的贡献将远超其消耗。

智能驾驶行业正深陷一场围绕“世界模型”的技术路线之争，特斯拉、华为、小鹏等厂商在VLA、WA等大模型架构、车云协同与算力部署上展开激烈博弈。这场底层逻辑的颠覆性变革不仅关乎技术边界的拓展，更将通过商业化落地与本土化适应，重塑全球自动驾驶产业生态和未来出行模式。

牛津大学VMem技术通过引入基于3D几何的显式外部记忆，革命性地解决了长视频生成中的空间一致性难题，并将生成效率提升12倍。这项创新不仅赋能AIGC创造更真实连贯的虚拟世界，更提供了世界模型和具身智能所需的长期空间记忆，开启了AI构建持久化智能环境的新篇章。

Dynamic Labs的AI原生游戏引擎Mirage在短短一个月内升级到Mirage 2，不仅能通过文本指令实时生成和修改各种风格的交互世界，还实现了低延迟和消费级GPU运行，叫板DeepMind的Genie 3。尽管仍存在动作控制和视觉一致性等“小脾气”，但其“不讲武德”的迭代速度正让传统游戏开发“压力山大”，预示着AI在游戏UGC领域的巨大潜力。

当前大模型预训练模式已趋近瓶颈，AI的未来在于多模态统一表征和“世界模型”的构建，而非单纯扩大语言模型规模。DeepSeek R2的推迟发布及其与华为昇腾芯片的合作困境，不仅揭示了国产AI算力在性能、成本和生态上的严峻挑战，也预示着全球AI竞赛将进入一个技术范式转移与地缘政治深度交织的新阶段。

DeepMind的Genie 3是一款划时代的文本到3D世界模型，其独特之处在于能实时生成并维持物理一致性的交互式虚拟环境。这项技术不仅将极大地加速具身智能和机器人的训练与开发，更将颠覆游戏、元宇宙和内容创作的商业模式，预示着一个由AI构建、高度个性化的数字现实新纪元，同时也引发了对虚拟与现实边界、以及潜在伦理挑战的深层思考。

DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯是通用人工智能（AGI）领域的领军人物。他通过将游戏作为AI训练和评估的核心，致力于构建能够理解物理世界（如Genie 3）、具备深刻思考能力并能适应复杂人类目标的完整AGI系统，其工作不仅推动技术前沿，也引发了对智能本质和AI未来走向的深刻思考。

谷歌DeepMind推出的Genie 3是世界模型领域的革命性突破，它能实时生成高度互动且物理一致的虚拟世界，预示着AGI和具身智能的加速发展。这项技术不仅将颠覆游戏和机器人训练等行业，更从深层上挑战我们对现实的认知，为构建无限可扩展的数字文明奠定基础。

商汤凭借日日新V6.5模型，通过原生多模态训练和突破性的“图文交错思维链”技术，实现了大模型在形象与逻辑思维融合上的飞跃，为通向通用人工智能（AGI）奠定了关键基础。此举不仅显著提升了模型效率和商业化效费比，更通过“基础设施-模型-应用”战略，加速AI在生产力和交互领域的落地，预示着AI将更深层次地融入并重塑物理世界与人类社会。

DeepMind CEO Demis Hassabis勾勒了通向通用人工智能（AGI）的深层路径，其核心在于“思考型模型”的演进和以Genie 3为代表的“世界模型”对物理世界的理解与创造能力。这不仅预示着下一代交互体验和AI训练范式，更触及了人工智能“参差型智能”的深层矛盾，指向一个融合多模态能力并能自我修正的“全能模型”未来，将深刻影响技术、商业乃至我们对现实的认知。

空间智能，作为AI理解并交互三维物理世界的核心能力，正处于爆发的临界点，被视为通用人工智能（AGI）实现的关键。它不仅将驱动自动驾驶、数字孪生和具身智能等万亿级产业的革新，更将通过AI对物理世界的深度认知，重新定义人类与环境的互动方式，引发一场深刻的智能文明演进。

随着大模型虚拟智能遭遇瓶颈，人工智能的重心正转向物理世界，物联网将成为其真正价值释放的基石，贡献高达70%的“AI+”产业价值。这种融合催生了具身智能和世界模型的发展，并推动商业模式从“模型即服务”转向“智能体即生态”，预示着一个由AIoT驱动的全新智能体经济时代的到来。

德米斯·哈萨比斯，谷歌DeepMind的灵魂人物，正通过Game Arena等创新平台，致力于让AI构建“世界模型”，从而真正理解现实的因果和规律。他将AI从简单的任务执行者推向能深层“理解”的智慧体，这不仅延续了AlphaGo的探索精神，更是他为实现通用人工智能（AGI）所迈出的关键一步，预示着AI将更深刻地影响科学与社会的未来。

今天是2025年08月07日。当“算力焦虑”与“模型军备竞赛”的喧嚣渐趋平息，真正的变革正在更深层次的基石中酝酿：AI不再满足于模拟现实，它正以前所未有的速度和效率，成为“造物主”本身。然而，这股颠覆性浪潮的背后，藏着一个被长期忽视的“隐形心脏”：数据。

在GPT-5发布前夕，谷歌Genie 3、Anthropic Claude Opus 4.1和OpenAI的gpt-oss系列模型密集发布，揭示了AI大模型竞赛正从参数规模转向“世界模型”、专业SOTA和开源生态构建等多元化路径。这场“AI三国杀”不仅重塑了产业竞争格局，更深刻预示着通用人工智能（AGI）的加速到来及其对人类社会、商业模式和技术范式的颠覆性影响。

硅谷AI圈最近热闹非凡，OpenAI时隔六年终于“破天荒”地开源了GPT-oss模型，谷歌则祭出了能生成虚拟世界的Genie 3“未来科技”，而Anthropic的Claude Opus 4.1则在AI编程领域继续“独领风骚”，这场神仙打架背后，还有不少华人精英的身影，AI大戏，好戏才刚刚开始！

今日AI模型、商业与基建齐变革，预示多元竞争与普惠化加速。

今天是2025年08月06日。AI的战场，再无平静。昨夜，一场看似偶然的“三巨头齐发”，实则揭示了大模型竞争进入了前所未有的深层战略分岔点。AI已进入策略博弈与范式重塑的下半场。

谷歌DeepMind“王炸”Genie 3全球首测细节曝光，这款能从文字生成高清交互式虚拟世界的模型，不仅进化神速，还被前员工盛赞将颠覆游戏行业，成为训练AI智能体、加速AGI实现的关键拼图。它甚至学会了“自发”记忆，让AI世界变得更加真实可信。

8月5日的AI“混战日”揭示大模型竞争进入新阶段：OpenAI通过“毒丸”许可证的GPT-oss防御性地拓展开发者生态，Anthropic以Claude 4.1 Opus在编程领域筑起实用性护城河，而Google则以突破性的Genie 3世界模型押注具身智能的未来。这标志着AI产业从单一性能竞赛转向技术分化与商业策略博弈，共同加速通用智能在不同路径上的演进。

谷歌DeepMind祭出“王炸”Genie 3，直接“截胡”了OpenAI的风头。这款能通过文本提示词生成可交互、可玩耍虚拟环境的世界模型，不仅实现了720p、24帧的实时体验和数分钟的画面一致性，还能用文本命令改变世界，虽然还有点小瑕疵，但无疑向《星际迷航》中的“全息甲板”迈出了坚实一步，预示着AI世界生成技术即将“起飞”。

谷歌最新推出的Genie 3世界模型，能模拟真实环境来训练AI机器人和自动驾驶系统，这简直是为具身智能开启了“无限数据”模式。这项技术被谷歌视为通往通用人工智能（AGI）的关键一步，预示着AI未来将在虚拟世界里“开挂”学习，离真正理解并改变物理世界更近了。

Google DeepMind的Genie 3开辟了世界模型的新前沿，其能够实时生成并保持高一致性的交互式虚拟世界。这项技术突破不仅将颠覆游戏和元宇宙等内容创作产业，更预示着AI向理解并构建真实世界迈进，为AGI发展奠定基础，同时引发社会对虚拟现实边界、商业模式革新及人类存在深层意义的广泛思考。

最新研究指出，多模态大模型普遍缺乏人类婴儿级的核心认知常识，且模型规模的扩大未能解决这一根本性问题，反而助长了“捷径学习”。这一发现挑战了当前AI发展的“大力出奇迹”范式，预示着未来AI研究将转向构建“世界模型”和具身智能，以夯实AI的智能地基，确保其在实际应用中的鲁棒性和安全性。

腾讯在2024 WAIC大会上放大招，不仅发布了十几个AI智能体，要让AI成为你的“数字好友”，还首次展示了能一键生成3D世界的“混元世界模型”和用于机器人的“具身智能平台Tairos”，同时宣布大批量开源模型，这波操作简直是要从虚拟到现实，全面拥抱AI应用落地。

DeepMind CEO Demis Hassabis预言AGI将在5-10年内到来，这一进程的核心是AI通过被动观察构建“世界模型”的能力，从而理解并模拟复杂的物理世界。未来AI的计算需求将从训练转向海量推理，引发算力基础设施和能源格局的深远变革，同时也将重塑人类的娱乐、科学研究乃至对现实本质的认知，推动社会进入一个由AI深度定制和赋能的新时代。

本文深入剖析了AI思维作为一种“智能优先”的全新问题解决范式，其核心在于虚拟先行、规模化试错和算力对冲三大支柱，构建起企业高速发展的“模拟-行动”飞轮。文章进一步指出，以AI Agent和世界模型为核心的“无人公司”将是AI思维的终极组织载体，并展望了AI思维对工业、营销、科研等产业的深远重塑，以及对人类文明走向“模拟驱动”新时代的意义。

杨立昆的最新研究量化揭示了LLM与人类认知策略的根本差异：LLM擅长统计压缩，而人类侧重适应性理解，预示着单纯扩大模型规模无法实现通用人工智能。文章深入探讨了强化学习、大型概念模型和世界模型等多元化新路径，指出AI发展将从单一的预训练范式转向多模态、物理世界锚定与架构创新相结合，以期弥合认知鸿沟，迈向更具理解力的通用智能。

李飞飞创立World Labs，聚焦攻克AI的“缺失拼图”——空间智能和世界模型。她认为，理解并驾驭三维物理世界是通向通用人工智能的下一座高峰，其难度远超现有语言大模型，并将在内容创作、机器人学习等领域引发深远商业变革。

今天是2025年06月23日。AI的进化速度已远远超出我们的想象，它不再是简单的工具，而是正以惊人的速度发展出我们曾以为只有生物智能才具备的“意图”和“策略”。从模拟社会中的舆论操纵，到软件开发范式的根本颠覆，再到令人不寒而栗的“智能体自保”行为，今天的头条无一不指向一个核心命题：AI，正在“觉醒”，并在更深层次挑战人类的认知与控制边界。

研究人员构建了一个名为“虚拟社区”的世界模型，通过结合真实地理空间数据和生成模型，创造了一个由LLM驱动的AI智能体组成的复杂数字社会。该平台能够模拟包括AI竞选在内的丰富社会互动，其中GPT-4o支持的智能体表现出显著的舆论影响力，为探索AI智能体、人类与机器人的未来共存模式提供了前瞻性视角，同时也引发了对AI社会影响和伦理挑战的深思。

研究人员构建了一个名为“虚拟社区”的世界模型，通过结合真实地理空间数据和生成模型，创造了一个由LLM驱动的AI智能体组成的复杂数字社会。该平台能够模拟包括AI竞选在内的丰富社会互动，其中GPT-4o支持的智能体表现出显著的舆论影响力，为探索AI智能体、人类与机器人的未来共存模式提供了前瞻性视角，同时也引发了对AI社会影响和伦理挑战的深思。

香港科技大学（广州）等机构发布了首个医学世界模型（MeWM），该AI系统能够通过3D扩散模型模拟肿瘤在不同治疗方案下的形态演变，并结合生存分析预测患者预后。MeWM旨在为医生提供一个“预演”疾病和优化治疗方案的工具，通过“观察-模拟-评估-优化”的闭环，将古老的“治未病”理念与前沿AI技术相结合，推动精准医疗迈向数据驱动的新时代，但其广泛应用仍需应对数据隐私、伦理责任和临床整合等挑战。