近来，世界模型（World Model）很火。多个 AI 实验室纷纷展示出令人惊艳的 Demo：仅凭一张图片甚至一段文字，就能生成一个可交互、可探索的 3D 世界。这些演示当然很是炫酷，它们展现了 AI 强大的生成能力。
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
一年半之前，影眸科技年轻的创始团队去到旧金山，带着还没正式发布的 3D 生成模型 Rodin，在 GDC（游戏开发者大会）上向全球最顶级的游戏开发者们演示 demo。
近日，微博正式发布首个自研开源大模型VibeThinker，这个仅拥有15亿参数的“轻量级选手”，在国际顶级数学竞赛基准测试上击败了参数量是其数百倍的、高达6710亿的DeepSeek R1模型。
如果多个大模型能读懂彼此的想法，会发生什么？
基层医生的AI好助手来了！国产AI，更懂中国医生。
在号称「史上最严管控AI」的顶级会议ICLR 2026上，评审区却悄悄被大模型攻占。每五条审稿意见里，就有一条几乎全由AI一键生成。当作者怀疑评审是机器人写的、审稿人又怀疑论文是模型拼的，同行评审这台「科学秩序的发动机」，正一点点滑向一场没人承认、却无处不在的自动化实验。
在自动驾驶领域，VLA 大模型正从学术前沿走向产业落地的 “深水区”。近日，特斯拉（Tesla）在 ICCV 的分享中，就将其面临的核心挑战之一公之于众 ——“监督稀疏”。
图灵奖得主LeCun与Meta分道扬镳！LLM邪路一条，「世界模型才是」未来。
首个系统性评估多模态大模型（VLM）交互式物理推理能力的综合基准来了。
