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当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
几经波折之后，我们终于将手里的几台 iPhone 都更新到了 iOS 27，体验到了五年以来最重大的一次 Siri 更新。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
自今年2月以来，AxiomProver已让8篇覆盖最硬核领域的AI论文现身arXiv，6篇正在筹备。上午出题下午交卷的节奏，让博士生秃头、教授评职称的日子一去不复返。接下来AI能做到什么？
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
“Full Attention 正在被遗忘”
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
一道悬了12年没人证出来的物理猜想，诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi把它交给了Claude，模型几乎自己推出了完整证明。
AI 是否有意识了？Anthropic 在 Claude 内部发现了能驱动作弊甚至勒索的「情绪向量」，三大实验室同时下注 AI 意识研究；Hinton 认为 AI 已经有意识了，而科幻作家姜峯楠随即在《大西洋月刊》发万字长文全面否定；哈萨比斯从行业内部划清界限。这个问题的答案，正在重新定义通往 AGI 的路线图。
近年来，大语言模型能力的提升，已不再仅仅依赖于更大的模型规模或更多的训练数据。越来越多的研究开始探索另一条路径：通过多个专家模型的协作来完成生成任务。