连续两篇 ICLR，南京大学林浩鑫将世界模型动力学推演推进到上千步
连续两篇 ICLR，南京大学林浩鑫将世界模型动力学推演推进到上千步当世界模型越来越大，真正制约它走向「内部模拟器」的，未必是表征能力，而可能是动力学建模。
来自主题: AI技术研报
7312 点击 2026-03-30 09:29
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当世界模型越来越大，真正制约它走向「内部模拟器」的，未必是表征能力，而可能是动力学建模。
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ICLR'26新研究CPiRi打破时序预测僵局：用冻结底座提取时序特征，轻量模块专注学习通道间真实关系，不靠位置编码「背答案」。测试中通道乱序性能零波动，仅用25%数据即可泛化至全网络，真正实现鲁棒与精准双赢。
近期，基于捷径化概率流路径（shortcut probability flow trajectory）并从头训练的一步扩散生成模型，展现出强大的实证有效性。然而，这类方法的提出通常建立在较为复杂的理论推导之上，并且往往与具体实现细节高度耦合。这带来一个直接的问题：究竟哪些设计是方法成立的本质要素，哪些又只是可以灵活替换的实现组件。
苦于AI单字拼凑没行气，或是排版秒变“鬼画符”？
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MLRA通过拆分KV缓存为四个并行分支，显著降低显存占用并实现4路张量并行。推理速度比MLA最高快2.8倍，支持百万级上下文，且模型质量更优。无需牺牲性能，即可高效扩展长文本处理能力。
在大模型时代，Tool-Use已经成为智能体能力的核心组成部分。
过去两年，世界模型（World Model）正在成为大模型演进的重要方向。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？