LeCun重磅成果单挑Scaling Law！1.09亿参数干翻720亿，训练方式比堆参数更本质
LeCun重磅成果单挑Scaling Law！1.09亿参数干翻720亿，训练方式比堆参数更本质660倍的参数差距，结果小模型赢了？！
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6011 点击 2026-11-02 16:17
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660倍的参数差距，结果小模型赢了？！
“在每一个有创造性活动的领域里，一个人的Taste，加上他的能力和机遇，决定了他的风格；而他的风格，反过来决定了他的贡献。因此Taste和风格之于科学研究，就像它们对文学、艺术和音乐一样至关重要。”
人类用了两千年的模拟计算，开始被重新定义了。
统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）通常为理解和生成分别使用不同的视觉表示：用 ViT 提取理解所需的语义特征，用 VAE 提供生成所需的潜变量。这样一来，同一张图像要以两种 token 进入上下文，视觉上下文随之变长；这种双流接口也不同于视觉-语言模型（VLM）常用的单一视觉流，难以直接沿用成熟的 VLM 预训练流程。
想象一项任务：把相机交给AI，让它进入一间从未见过的虚拟房间。没有预先给定的物体坐标，也没有替它安排好的参观路线。它需要决定朝哪里转、向哪里移动、何时再拍一张图，并最终说清楚各个目标物体在三维空间中的位置。
OpenAI发布76秒神秘动画，引发对GPT-6.1 Astra即将发布的猜测；第三方模型追踪截图还显示gpt-6.2-betelgeuse - INTERNAL，网传GPT-6.2 Betelgeuse参数规模达12万亿。
字节 Seed 核心负责人周畅已离职创业，方向为 Physical AI，并获头部美元基金支持，具体投资方、融资金额及估值尚未披露。
阿里数据团队基于117个模型技术报告筛选158个评测基准，提出基准健康指数（BHI），按能力区分度、抗饱和度和影响力诊断基准，论文获NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track（Oral）录用，Humanity's Last Exam（HLE）综合第一。
OpenAI发布的GPT-6 Astra在机器人评测中登顶，并凭借跨本体操作、Real-to-Sim、Computer Use及长程任务能力重塑Agent、机器人和AI制药应用，但其速度、幻觉、物理直觉不足及湿实验反馈慢仍构成瓶颈。
扰动之心（PerturbMind AI）完成清松资本领投、同杨基金及多家药企跟投的数千万元天使轮及天使+轮融资，并发布PerturbSeek旗下AlphaCell 1.0 Pro虚拟细胞状态推演模型。