Google DeepMind 组建新团队：原 Sora 负责人带队造「世界模型」
前 OpenAI Sora 联合负责人 Tim Brooks 宣布在 Google DeepMind 组建新团队，研发模拟物理世界的生成模型。团队将结合 Gemini、Veo 与 Genie 的成果，探索具身智能规划与实时交互生成。DeepMind 认为这是通往 AGI 的关键路径。
AI科研 · 日报
周一
1月6日 星期一
周五
1月3日 星期五
Meta 探索生成式推荐系统：把内容推荐做成「下一词预测」
Meta 研究人员近期发布两篇论文，提出 LIGER 和 Mender 两项生成式检索技术。系统将内容推荐转化为类似语言模型的序列预测，不仅让存储和推理成本保持稳定，还能用大模型提炼隐式偏好，改善传统新内容的冷启动难题。
周二
12月31日 星期二
新架构 Titans 引入神经长期记忆：突破 200 万上下文且兼顾速度
研究人员在 arXiv 发布新架构 Titans。它把注意力机制当短期记忆，配合可在测试时学习的神经长期记忆模块，在保持快速并行训练与推理的同时，将上下文扩展至 200 万 token 以上，表现超越传统 Transformer。
周六
12月14日 星期六
Ilya Sutskever 现身 NeurIPS：数据已见顶，传统预训练必将终结
OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 在 NeurIPS 发表演讲。他指出互联网高质量数据已经见顶，类似化石能源一样有限，现有的预训练模式必定走向终结。未来 AI 必须靠有限数据进行真正推理，并转向具备自主决策能力的智能体。
周五
12月13日 星期五
Anthropic 公布「Best-of-N」越狱研究：跨模态绕过模型安全防线
Anthropic 宣布最新合作研究「Best-of-N Jailbreaking」。研究团队发现了一种简单通用的越狱手段，不仅能绕过前沿 AI 模型的安全机制，还能同时跨越文本、视觉和音频模态生效。
周四
12月12日 星期四
Anthropic 发布 Clio：在保护隐私的前提下看清用户怎么用 Claude
Anthropic 公布隐私保护分析系统 Clio（现称 Anthropic Insights）。它让 Claude 自行提炼并聚类数百万条真实对话，人工分析师只能看到脱敏后的宏观主题，以此摸清真实用法并排查批量滥用。最值得关注的是，这让平台在不窥探用户隐私的前提下，也能捕捉新型安全隐患。
周二
12月10日 星期二
IBM 突破共封装光学技术：大模型训练提速 5 倍，能耗降 80%
IBM 公布共封装光学（CPO）突破，推出首个聚合物光波导原型。该方案用光路替代服务器间铜线，能将大模型训练速度提升最多 5 倍、能耗降低 80% 以上。这项技术已通过全部制造应力测试，意在彻底解决 GPU 等待数据传输的空闲痛点。
周一
12月9日 星期一
Sakana AI 推出通用记忆模型：让模型学会遗忘，支持零样本跨模态
Sakana AI 推出神经网络注意力记忆模型 NAMMs，模仿人类大脑机制让模型主动剔除冗余 token。该系统通过演化算法优化注意力矩阵，在压缩显存的同时提升了长文本推理表现，还能零样本直接迁移到视觉和强化学习模型中。
NVIDIA 推出自由视角模型 QUEEN：任意角度看视频，还能流式传输
NVIDIA 联合马里兰大学公布 AI 模型 QUEEN。该模型通过复用静态背景、只重构动态内容，在 GPU 上实现了每秒约 350 帧的渲染速度。这意味着观众未来能从任意角度看比赛直播，也能辅助远程遥控机器人，代码即将开源。
TARFlow 让归一化流重获新生：借力 Transformer，生成质量追平扩散模型
研究团队提出结合自回归 Transformer 的归一化流架构 TARFlow，让这一长期被扩散模型压制的范式重获新生。它采用单一可逆网络和最大似然目标，在保持完全可逆特性的同时，样本质量追平扩散模型，并能扩展至图像与视频生成。
Google 发布量子芯片 Willow：攻克近 30 年纠错难题
Google 发布最新量子芯片 Willow。该芯片在增加量子比特时成倍降低错误率，攻破了困扰学界近 30 年的「低于阈值」量子纠错难题；在标准基准测试中，Willow 用不到 5 分钟就完成了当前顶级超算需要 10^25 年才能完成的计算任务。
周五
12月6日 星期五
Sakana AI 推出 CycleQD：不用微调，靠进化算法给模型「叠技能」
Sakana AI 研究人员开发出名为 CycleQD 的新框架，通过进化算法直接融合多个不同专长的小模型。该方法利用模型合并与矩阵分解进行交叉和变异，测试显示其在代码、数据库和系统操作任务上的表现超过了传统微调与模型合并，算力消耗大幅降低。
周四
12月5日 星期四
AI 模型 BioEmu 发布：单 GPU 每小时生成数千个蛋白质构象
研究人员提出蛋白质模拟系统 BioEmu。它将扩散模型与分子动力学数据结合，单张 GPU 每小时即可生成数千个独立的蛋白质构象样本，自由能误差约 1 kcal/mol。这让原本依赖超算耗时良久的蛋白质动态分析，在数小时内就能低成本完成。
周三
12月4日 星期三
DeepMind 推出 GenCast：15 天天气集合预报超越欧洲中期中心
Google DeepMind 推出 AI 天气集合预报模型 GenCast 并开源代码和权重。在 1320 项指标测试中，它有 97.2% 胜过欧洲中期天气预报中心 ENS；单张 TPU 仅需 8 分钟即可跑完 15 天预测。
DeepMind 发布 Genie 2：一张图生成可玩 3D 世界，键鼠直接操控
Google DeepMind 发布基础世界模型 Genie 2。输入一张静态图片，它就能推演生成支持键鼠操控的 3D 互动环境，最长维持 1 分钟一致性。这意味着研究者无需依赖预设游戏，就能为具身智能体批量打造无限的训练场景。目前该技术仍处于早期研究阶段。
周一
12月2日 星期一
生成式 AI 如何将气候模拟提速 25 倍：从 78 小时缩减到 3 小时
Allen Institute for AI 与 UC San Diego 团队提出气候模型 Spherical DYffusion。它通过球面条件扩散过程学习物理模型数据，将 10 年气候模拟从 78 小时压缩到不到 3 小时，提速超 25 倍，不过极地和高空预测偏差仍高于传统模型。
周三
11月27日 星期三
Altera 实验：千个 AI 智能体在《我的世界》自发分工甚至建宗教
初创公司 Altera 披露在《我的世界》中开展的 Project Sid 实验，多达 1000 个由大模型驱动的智能体在无额外人类干预下，自发形成了职业分工、为税改投票并传播宗教。最值得关注的是，它们展现出复杂的社会群体涌现行为。不过这依然是模型对人类行为模式的高级模仿，AI 并不具备真实意识。
周一
11月25日 星期一
MIT 研发 Earth Intelligence Engine：能生成未来的洪水卫星图
MIT 研究团队公布名为 Earth Intelligence Engine 的新工具，将生成对抗网络与物理洪水模型结合，能提前预测并生成暴风雨过后的卫星图。这能解决纯 AI 经常在不可能积水的高地「瞎编」淹水画面的幻觉问题，帮助居民更直观地做撤离决策。
