特赞:企业AI需要两个世界模型
特赞创始人范凌在WTCC论坛上提出,企业AI落地需要分别构建理解客户的主观世界模型与理解公司的企业世界模型。两套模型分别处理外部用户偏好与内部组织上下文,以此驱动长程智能体转动Signal、Plan、Create、Evals闭环。此外,特赞已积累万条量级专家判断路径作为训练底座,并同步发布了Agentic Transformation共建计划。
特赞创始人范凌在WTCC论坛上提出,企业AI落地需要分别构建理解客户的主观世界模型与理解公司的企业世界模型。两套模型分别处理外部用户偏好与内部组织上下文,以此驱动长程智能体转动Signal、Plan、Create、Evals闭环。此外,特赞已积累万条量级专家判断路径作为训练底座,并同步发布了Agentic Transformation共建计划。
2026年香港科技大学百万奖金创业大赛广州赛决赛在广州南沙举行,“高性能仿人五指灵巧手”项目夺得一等奖并晋级全国总决赛。本届大赛共征集441个科创项目,涵盖人工智能、高端装备制造等领域,赛事现金奖励总额达200万元。优胜团队将晋级全国总决赛竞逐100万元现金大奖,并获得云算力资源等配套支持。
新兴经济体研究会2026年会暨2026新兴经济体发展论坛近日在广州召开,聚焦“新兴经济体与亚太经济合作”主题。与会专家深入研讨了国际秩序演变、地缘竞争与人工智能技术革命对东亚区域分工的双重冲击。针对广东智能终端产业,学者建议推动标准规则衔接并完善海外本地化售后,助力向智能制造合作伙伴升级。
在 QCon 全球软件开发大会上,合合信息旗下 TextIn 推出企业知识服务引擎,旨在将企业碎片化数据转化为 Agent 持续可用的共享上下文。该引擎支持解析 PDF、Office、CAD 等多源数据,并引入 Jev 模型简化任务以缩短思考时长。产品通过 API、MCP 和 SDK 提供服务,支持私有化部署且回答可追溯。
第二届国际山地科学大会近日在成都举行,由中国科学院成都山地灾害与环境研究所等共同主办,吸引400余位代表参会探讨山区可持续发展。会议设置19个平行论坛,重点研讨山地灾害风险管理、遥感智能监测与模拟、冰冻圈数字孪生以及人工智能与科学数据助力山地科学等议题。期间还举行了“AI赋能山地科学:青年交叉与创新”全国博士后交流计划等活动。
第二十三届中国计算机大会(CNCC2026)于10月22日在成都开幕,以“数聚驱动,智算未来”为主题,注册人数超过1.1万人。大会设置17场特邀报告与167场专题论坛,围绕AI基础模型、强化学习与推理、Agent智能体安全等11个板块展开研讨。同期举办的第二届CCF计算机展览会面积约1.5万平方米,集中展示上百家企业的最新计算成果。
“科艺共生·智绘未来”科艺融合展示交流会定于2026年10月24日14:00–15:30在科学网App及视频号开启线上直播。活动设置科学可视化主题展、人工智能与科艺融合成果展示、科研视觉表达专题报告、论文发表辅导及科研绘图实训等板块。会议旨在通过图像、动画与数据可视化等多元形式,提升科研人员成果的视觉表达与学术传播能力。
第十七届创新发展论坛将于2026年10月24日9:00-12:30举行线上直播,主题聚焦“学术与科研场景下的AI”。本次论坛由中南林业科技大学、中国科学报社、科学出版社等多家单位主办,通过科学网App及科学网视频号同步播出,旨在立足高校科研院所探讨前沿科技问题。
10月22日,第二十一届“蓝色浦江”学术年会在上海模速空间举行,主题为“智启西岸 科创源点——创新策源迈向产业聚变”。多位院士围绕合成生物制造、数智赋能精准运动与脑健康、基础研究推动产业创新作主旨报告。圆桌环节聚焦 AGI 演进与落地、光子芯片与量子计算算力变革等议题,探讨跨越实验室到生产线“死亡之谷”的转化路径。
跨江越海通道工程智能建养与安全研讨会开启线上直播,播出时间为2026年10月23日14:00至18:00。本次活动通过EngineeringJournals视频号等平台播出。
OpenAI 技术部成员、OpenClaw 作者 Peter Steinberger 透露,他上个月运行 AI 工作负载消耗了价值约 1000 万美元的 Token。该笔支出由投资人承担,他表示自己拥有几乎无限的 Token 预算。他认为未来每个人都将拥有全天候持续思考的智能体,甚至能预判需求并直接给出答案。
毅力号火星车在地外天体表面的行驶里程达到 45.22 公里(28.10 英里),超越机遇号此前的 45.16 公里纪录。毅力号在第 2006 个火星日达成该里程,仅用时 5 年半,远短于机遇号近 15 年的探测耗时。其核心依赖 AutoNav 自主行驶系统实时建图并规划路线,超过 90% 的里程依靠自主评估地形,单个火星日最高行进达 412 米。
ABC News、Washington Post 与 Ipsos 的民调显示,57% 的美国人认为 AI 对社会有害,42% 认为有益。30 岁以下年轻人持负面态度的比例高达 65%,民主党人也比共和党人更倾向于认为 AI 带来危害。谈及个人影响时受访者态度基本持平,但认为 AI 对自己极其有害的人数(15%)是认为其极其有益人数(3%)的五倍。
研究员 Sammy Hajhamid 借助 OpenAI 的 Codex 探测 SmileBasic 4 语言解释器,成功在 Switch 2 上实现越狱并运行自制程序。他花费两周时间定位到一个 32 位整数溢出漏洞,并在此基础上提权获得任意内存读写权限;目前任天堂已将 SmileBasic 4 从 eShop 下架,预计后续将通过固件更新修复漏洞。
The Browser Company 宣布旗下 Arc 浏览器将于 12 月 22 日彻底关闭且无法再启动应用,用户数据将在账户停用后 30 天内删除。Arc 自 10 月 22 日起已停止创建新账号,并将于 11 月 23 日停用部分功能。官方建议现有用户通过数据导出迁移至其开发的新浏览器 Dia,称基础浏览功能在 Dia 中均可免费使用,AI 功能则为可选。
推荐理由:原文给出了明确的停用时间表与数据导出指引,有助于现有用户提前规划浏览器迁移并了解其转向。
百度将于11月12日举办百度世界2026大会,设置10+场分论坛,聚焦“智能组织”探讨企业从工具提效走向组织重构的路径。大会议题涵盖智能体规模化落地、AI办公、具身智能、数字人Agent及RSI等前沿技术,并展示数字人让广告内容生产提效10倍等实践。现场还将设置30余场AI公开课,并发布“芯云模体”全栈AI最新进展。
OpenAI 与波兰 NASK 就 AI 安全、保障以及技术研究展开合作。该合作旨在进一步强化安全防护措施,并支持构建更具韧性的数字生态系统。
10月16日,2026国际智能制造创新论坛暨《工程·智能制造》期刊首次编委会在武汉举行,探讨AI与先进制造融合、具身智能及人机协作。会上香港理工大学团队展示了具身智能装配实验,其作业效率达人类操作员约60%、准确率超95%。该期刊隶属于中国工程院院刊群,将重点探索AI for Industry与AI for Engineering新范式。
研究发现大语言模型在通过硬标签或软标签蒸馏时,会继承教师模型无关特性的“阈下学习”现象,且该迁移在不同初始化权重、预训练数据顺序、语料、模型大小及架构下均持续存在。实验基于 Pythia、PolyPythia 和 DataDecide OLMo 模型,表明传递与获取偏好的能力在预训练检查点中独立发展,并在角色反转时呈现出强不对称性。相比硬标签蒸馏,软标签蒸馏只需更少训练即可产生更一致的偏好迁移。
一项新研究追踪开源推理模型的训练历程发现,模型在重新审视步骤时使用的“wait”标记并非由强化学习自主发明,而是继承自预训练数据或带有推理轨迹的微调数据。在缺乏该词的基座模型上,强化学习虽能显著提升 MATH-500 准确率但基本不会凭空生成该词;若基座已有该词,不同强化学习方案则会改变其使用频率和报警敏感度。
针对同策略自蒸馏(OPSD)中教师分布过度依赖单一完整参考解答导致的“参考引发目标不稳定”问题,研究人员提出了蒙特卡洛特权蒸馏(MCPD)方法。该方法将特权上下文建模为部分参考视角的分布,评估多视角下的教师分布并在概率空间进行平均,从而蒸馏边缘教师分布。在数学与科学推理基准测试中,MCPD 提供了更具参考一致性的监督,效果持续优于全参考 OPSD。
MOER 提出一种强化学习混合策略优化框架,通过向 prompt 注入逐步缩短的专家思维链前缀引导自主推理,并借助选择性回滚机制将失败补全替换为完整专家轨迹以保证正确性。该框架结合了用于 on-policy token 的 GRPO 损失与置信域 SFT 损失以稳定训练,在数学和通用推理任务中取得最高平均分,代码已开源。
斯坦福大学等机构的研究团队提出了 Joules-to-GDP 评估框架,通过每焦耳净价值(NVJ)和每焦耳节省时间(TSJ)量化 AI 系统在单位能耗下的经济产出。
研究人员提出一种通过单调子网络差值实现混合单调函数的新型神经网络架构,将紧致输出包络的计算简化为输入区间对角顶点的两次简单前向传递,无需复杂的集合传播。该方法在训练期间直接最小化包络大小,在回归和动力系统基准上包络大小可缩减至理论下界 0.5% 以内且不损失预测精度。
研究人员将联合嵌入超网络 JEPAWG 应用于 4 种动力系统构建的模型动物园,通过权重空间分析物理动力学分岔。JEPAWG 的解码权重参数导数范数能定位 Hopf 点与曲线、追踪倍周期分岔级联并定性估计 Feigenbaum 常数,还能检测无特征值特征的全局分岔。其预测性能可匹敌直接针对预测任务训练的超网络,为从训练网络中读取物理结构提供了可解释工具。
一项新理论研究揭示了逆向 KL 策略蒸馏的统计学界限与样本复杂度差异。在在线蒸馏中,若教师模型仅反馈学生生成动作的概率,所需数据量会大幅增加;而离线蒸馏无论教师提供完整分布还是单一动作概率,均可达到相同的 minimax 速率。研究还提出了轨迹损失截断、重要性比率截断与策略空间学习技术,以实现最优在线蒸馏保证。
Lean Finder V2 是一种针对 Mathlib 的语义搜索框架,通过对抗训练与查询重写消除简短、模糊查询的歧义。在人工整理的 MathlibQR 基准上,该框架刷新 SOTA,较此前最优语义搜索引擎取得至少 11% 的相对提升。它在人类与编码智能体未标注查询测试中被评为最强系统,集成至 Claude Code 后提升了定理证明成功率。
研究人员提出面向 Transformer 的残差感知神经谱容量 ResNSC 及其分配算法 ResNSC-DP,无需数据或实例化权重即可联合分配残差和前馈宽度。
研究测试了基于谱可预测性($\Omega$)匹配的合成数据预训练方法在 LSTM、PatchTST 与 TCN 上的效果,发现该指标在受控合成环境下有效,但不足以单独预测真实场景的跨源迁移。
研究人员提出了针对具有未知转移、对抗性损失和老虎机反馈的分幕式线性马尔可夫决策过程(MDP)的首个多项式时间算法,实现了最优的 $\sqrt{K}$ 遗憾界($K$ 为分幕数)。该方法通过构建近似分离预言机,将对抗性线性 MDP 规约到动作集未知的对抗性线性老虎机问题。该算法仅需聚合损失反馈,也是对抗性 MDP 在非表格化设定下首个支持聚合反馈的多项式时间算法。
研究人员提出 GIFT 方法,通过 token 级别的梯度几何分解解决蒸馏增强推理强化学习(RL)中的目标冲突问题。该方法将蒸馏梯度分解为衡量冲突的平行分量与量化指引价值的正交分量,并结合覆盖退火(coverage annealing)调度优先剔除冲突更新。在数学与逻辑推理基准测试中,GIFT 在困难数学推理任务上取得最高达 9.5% 的相对提升。
研究人员提出 Trace2World,通过将全局行为重构与代码实现解耦,从 1,570 条真实交互轨迹中重构出 50 个可执行的 GUI 应用环境。在跨 10 个应用的 200 个工作流中,该方法实现了 91.1% 的端到端复现率,并在真实设备上保留了 94.0% 的模拟训练增益。
Gandalf 作为首个具备 SSD 寿命感知的 KV cache 卸载系统被提出,旨在延长大语言模型服务中闪存的寿命。系统结合注意力类型等应用层信息,优先将 full-attention 的 KV cache 写入 SSD,在不牺牲命中率的前提下大幅削减写入量。评测显示 Gandalf 平均将 SSD 寿命延长 7.3X 且对命中率影响微乎其微,并可扩展至高带宽闪存(HBF)。
研究提出免训练通用图异常检测框架 Jev-GAD,利用单个冻结的预训练语言模型实现基于证据的异常评估。该框架通过 Graph-to-State 转换将结构、属性和邻域证据构建为决策状态,并结合 4 种统计得分进行等权秩融合。在 7 个图异常检测基准测试中,Jev-GAD 的平均 AUROC 和 AUPRC 分别达到 89.18% 和 52.40%。
研究者提出了用于动态多无人机边缘网络的 GRU-DEPPO 自适应缓存放置与替换算法,以应对异构需求、内容截止时间及无人机间能耗不均问题。该方案将局部和全局基于 GRU 的时序表征与中心化 PPO Actor-Critic 结合。仿真结果显示,GRU-DEPPO 实现了最低的截止时间超时率和无人机总通信能耗,相比基准方案 DE-UBAC 将超时率降低约 61%、无人机间能耗不平衡降低约 40%。
研究者提出了针对连续状态空间低秩约束马尔可夫决策过程的表征学习方法 REP-PD-TEG 与 REP-PD-H-TEG,首次为该场景提供了具备软累积保证与硬违规控制的理论保障。
研究人员提出了一个用于建模和解释肿瘤学时序护理团队协作的可视化分析框架。该框架利用电子病历(EHR)数据构建动态协作网络,通过时序图神经网络(TGNN)评估患者随时间的风险,并结合替代逻辑回归模型与假设分析提供多视图可解释性。在涵盖乳腺癌、结直肠癌和肺癌共 505 名患者的专家导向分析场景中,该系统验证了揭示临床协作模式的能力。
研究提出一种将光谱点表示为强度与波数对、并直接依据波数计算 Transformer 位置编码的深度学习方法。在 3 种细菌及其混合物拉曼光谱以及公开的 30-isolate 细菌基准测试中,该方法在卷积、残差和 Transformer 网络中均表现出对噪声、稀疏采样和部分光谱覆盖的鲁棒性。在部分观测及未见采样网格的受控对比中,波数位置编码性能显著优于传统的基于索引和可学习编码。
研究人员提出纯测试期的随机重新掩码去噪(R²D)推理方法与轨迹校正训练(TCT),通过随机重新引入掩码来修正掩码扩散模型解码过程中的不可逆错误。该方法在逻辑任务上呈现接近对数线性的测试期扩展能力,在困难数独和 3-SAT 上分别取得超 97% 和超 99% 的准确率。在语言任务评测中,该方案在 HumanEval+ 上超越了迭代校正基准及 LLaDA2.1-mini 的官方 Q-mode 准确率。
针对知识图谱分散且受隐私限制的问题,研究人员提出统一框架 FedGRAG,实现跨多客户端的分布式图检索与大语言模型知识增强生成。该框架通过轻量级知识索引的联邦路由识别相关客户端,并采用受控披露证据构建方法将子图转为摘要在服务端重构,避免泄露敏感图结构。实验表明 FedGRAG 在检索与下游生成任务上均持续优于现有基线。