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来自伊利诺伊大学香槟分校、清华大学、约翰霍普金斯大学以及哥伦比亚大学的研究人员在反复试验后，却得出来一个与我们的直觉有点相反的结论：大多数当下智能体并不能稳定、有效地把世界模型当作前瞻工具。
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
AI创造生命的一大步！斯坦福团队用AI造出从零写出16种噬菌体，内含地球前所未有的蛋白，Anthropic CEO预警：6到12个月，傻子也能造超级病毒。
一台U盘大小的测序仪、几个AI模型——00后小哥Seth Howes，就这样在自家客厅里完成了基因组测序，独自破解了家族几十年未解的自身免疫疾病之谜。在2003年，完成一次人类全基因组测序的成本是27亿美元，而他只花了1100美元！
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
上周太集中发的后果就是光在用GPT -5.5了，小米的Mimo-V2.5-Pro，DeepSeek V4 Pro还没有放在Agent的场景上测。所以我跟钱包一拍即合，复制了4个一模一样的Hermes Agent，记忆一样，skill一样，系统设置一样，能调用的工具也一样。
Google悄悄干了一件大事——Gemini Embedding 2正式进入GA阶段，成为Gemini API中第一个原生多模态embedding模型。它能把文本、图片、视频、音频、PDF文档全部映射进同一个统一向量空间，支持100多种语言。
系列：卧底GEO三十天（2/3）我学会了一种新算术。不是加减乘除那种，是GEO行业专属的。入职第二周，我从内容组调到了效果交付组。组长是个瘦高的姑娘，大家叫她阿梅，说话很快，手指敲键盘更快。她看了看我，说："你数学好不好？"
但 2026 年 4 月 24 日 The Midas Project 执行总监 Tyler Johnston 在 Model Republic 发表的一篇调查给出了一个与该承诺明显矛盾的结果。一家叫 Acutus 的“独立新闻网站”四个月发了 94 篇文章，AI 检测显示其中的 97％含 AI 内容，而攻击对象集中在 AI 监管派身上。
昆仑万维在年报中宣告，公司正全面All in AGI与AIGC，并在2026年将战略升级为"4+3"，即以视频、音乐音频、世界、基座文本四大SOTA模型为底座，支撑AI短剧、AI音乐、AI游戏三大平台。