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当大模型公司还在给数据中心找电，Richard Sutton 把新公司的目标写成了另一个尺度： 1 万亿参数、实时学习、实时规划、功耗 20 瓦。 20 瓦约等于人脑日常耗能。这个数字放在 2026 年的 AI 语境里很刺眼。行业一边谈万

ICML 2026 在首尔开幕当天公布年度奖项，两个 Outstanding Paper Award 都落在扩散模型相关研究上。其中一篇来自 Zanlin Ni、Shenzhi Wang、Yang Yue 等人与清华大学黄高团队，讨论扩散语

先看一组数字。给 GPT 4o 一张 5 个词的单子，让它说出每个词是什么颜色，它能做对 91%。单子加到 10 个词，掉到 57%。加到 40 个词——15%。考的不是什么硬核难题。就是个幼儿园小朋友都会的颜色识别。 6 月 10 日

去年十月，OpenAI 撂下一句狠话：到 2028 年 3 月，要造出一个能自己搞科研的「全自动 AI 研究员」。这周二，它把这句话往回收了一半。 Sam Altman 和首席科学家 Jakub Pachocki 一起发了篇新文，标题叫《

强化学习之父 Richard Sutton，最近给整个大模型行业泼了盆冷水。他的话很冲：一个只会预测下一个词的 AI，永远做不出真正的科学。 6 月 1 日，这个观点被翻出来又火了一轮。说话的人分量不轻——Sutton 是 2024 年图

先说清楚这10道题是什么。不是数学竞赛题，不是经典难题。是未发表的研究级数学问题，来自FirstProof挑战赛——参赛选手包括职业数学家和数学博士。这些题目的要求是：答案得对，还必须附带严格的数学证明，能经受同行评审。 Alethe

在 AI 行业一遍遍卷 benchmark 分数、卷上下文长度的时候，李飞飞在做一件看起来不那么迫切、但可能更根本的事——让 AI 理解三维空间。 World Labs 完成了 10 亿美元融资，其中 Autodesk 一家就投了 2 亿。

4月8日，Google宣布在Gemini里上线了Notebooks功能，把NotebookLM直接接入了Gemini的主工作流。表面是个产品更新，背后有Google的一个重要判断：未来的AI助手竞争，不是谁的模型答题更准，而是谁能更好地管

Yann LeCun 从 Meta 离开之后，干了一件让所有人都在等待的事。他创办了 AMI Labs，完成了 10.3 亿美元种子轮融资，估值 35 亿美元，欧洲有史以来最大的种子轮。然后他说：我要造一个不靠预测下一个词来工作的 AI。

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