图灵奖得主Sutton新作：AI的下一步，是走向「生成认知」
图灵奖得主Sutton新作：AI的下一步，是走向「生成认知」从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。
来自主题: AI技术研报
7117 点击 2026-06-02 15:05
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从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。
最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型「持续学习」的路径。在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从 “基础模型” 向 “可持续学习智能体” 过渡的核心架构机制。
把一件皱成一团的衣服叠好，是家务，也是机器人操作里的“硬仗”。
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
本文团队长期从事负责任的人工智能与人工智能赋能社会科学相关研究，围绕视觉生成大模型安全治理、智能体安全等方向开展系统性工作，相关成果发表于AAAI、ICML、TMM 等国际期刊与会议。
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大语言模型正在成为人工智能系统的核心组件。从文本生成、数学推理到代码编写，单个大模型已经展现出强大的能力。
近年来，随着大模型从简单问答，走向深度研究、医疗咨询、多模态生成和长程 Agent 任务，一个基础问题变得越来越难回答：我们到底应该怎样判断模型输出的质量？
大模型从“回答问题”走向“完成任务”，正在面临以下瓶颈：面向Claw Agents的数据、训练和评测都比传统environment training更难。为了解决该问题，中国人民大学、至知研究院等最新提出ClawGym——
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题：如果 AI"看到" 的图，根本不是你肉眼看到的那张，会发生什么样的后果呢？他们把这种现象称作 AI 权威清洗（AI Authority Laundering）。