昨天，苹果一篇新论文在 arXiv 上公开然后又匆匆撤稿。原因不明。论文中，苹果揭示了他们开发的一个基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX。是的，你没有看错，不是 GPU，也不是苹果自家的 M 系列芯片，而是谷歌的 TPU！还不止如此，这篇论文的研究中还用到了亚马逊的云和中国的 Qwen 模型。
想象一下，只需要一句话描述，AI 就能为你拍出一部完整的短剧？为了让这个想法变成现实，香港大学黄超教授团队开源了 ViMax 框架，并在 GitHub 获得 1.4k + 星标，专注于 Agentic Video Generation 的前沿探索。通过多智能体协作，ViMax 实现了真正的 "自编自导自演"—— 从创意构思到成片输出的完整自动化，把传统影视制作的每个环节都搬进了 AI 世界。
就在刚刚，DeepMind首席科学家给出惊人预测：2028年最小AGI或将降临，大规模失业就在眼前，如今，人类正站在风暴的十字路口。没有准备的人，将被迎头痛击！
问题虽然留给大家思考了，但身为一名经济学家，他还是从专业角度为我们勾勒了一幅清晰而令人警醒的图景：当算力、创意、时间这些曾被视为“稀缺”的人类核心优势逐渐被AI吞没，那么以这些稀缺性为基础构建起来的整套经济学逻辑——从资源配置、生产结构到收入分配，无疑也将随之被撼动。
AI领域共分成四个层次：AI技术应用、AI的算法算力、AI的体系架构、AI哲学。其中，「AI哲学」超越AI技术应用、算法算力、体系架构，属于最顶层阶段——「形而下者谓之器、形而上者谓之道」，将超越AI的「器」、「技」、「法」、「术」层面，上升到AI更高的「道」的层面。
最近，来自Google Research、Google DeepMind和MIT的研究者们联合发表了一项重磅研究。结果显示：盲目增加智能体数量，在很多时候不仅没用，反而会让系统变笨、变慢、变贵。
扩散语言模型（Diffusion Language Models）以其独特的 “全局规划” 与并行解码能力广为人知，成为 LLM 领域的全新范式之一。然而在 Any-order 解码模式下，其通常面临
新加坡国立大学 LV Lab（颜水成团队） 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架：首次从频域能量的第一性原理出发，揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律，并据此设计了动态路由机制。
小扎一手打造的AI王朝，被新旧势力撕开了口子。一个赌神性，一个要广告；一个砸钱如流水，一个被逼到离职。至于那传说中的「牛油果」，能不能救场？
我们以为语言是语法、规则、结构。但最新的Nature研究却撕开了这层幻觉。GPT的层级结构与竟与人大脑里的「时间印记」一模一样。当浅层、中层、深层在脑中依次点亮，我们第一次看见：理解语言，也许从来不是解析，而是预测。
