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人类大脑早已“猜”到语言，AI还在“听”——一场关于智能本质的重新审视

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06-09 15:17

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【从“下一个词”到“下一个物理状态”：AI预训练的范式革命】下一词预测是第一代预训练范式。现在我们正经历第二次范式转移：世界建模，或者说“下一物理状态预测”。很少有人意识到这场转变的深远影响。因为目前世界模型最火的应用场景，不过是AI生成的视频内容，接下来可能还有游戏内容。但我有充分信心预测：2026年将成为大型世界模型真正为机器人技术和多模态AI奠定基础的元年。什么是世界建模？简单说，就是基于某个动作，预测下一个可能的世界状态。视频生成模型是其中一种实现形式，“下一状态”是一系列RGB帧，“动作”是描述要做什么的文本。本质上，视频世界模型是可学习的物理模拟器和渲染引擎。它们捕捉的是反事实推理能力：如果采取不同的行动，未来会如何展开。世界模型从根本上把视觉放在第一位。相比之下，视觉语言模型本质上是语言优先的。从最早的原型开始，故事大同小异：视觉在编码器端进入，然后被路由到语言主干网络。随着时间推移，编码器在改进，架构在优化，视觉试图变得更“原生”。但它始终是二等公民，被我们多年为大语言模型打造的强大能力所压制。这条路很方便。我们知道大语言模型能扩展，我们的架构直觉、数据配方设计、基准测试指导都高度针对语言优化。2025年的物理AI领域被VLA主导：在预训练的视觉语言模型检查点上嫁接一个机器人动作解码器。说白了这是“LVA”：语言大于视觉大于动作，按公民等级递减排列。这条路同样方便，因为我们熟悉视觉语言模型的配方。但视觉语言模型的大部分参数都分配给了知识，比如“这团像素是可口可乐品牌”，而不是物理规律，比如“如果你把可乐瓶倾斜，它会流成棕色水洼，弄脏白桌布，毁掉电机”。从生物学角度看，视觉主导着我们的皮层计算。大约三分之一的皮层用于处理视觉信息，分布在枕叶、颞叶和顶叶区域。相比之下，语言依赖的区域相对紧凑。视觉是连接大脑、运动系统和物理世界的最高带宽通道。它闭合了“感觉运动回路”，这是机器人技术要解决的最重要的回路，中间根本不需要语言。大自然给了我们一个存在性证明：一种语言能力极弱但身体极其灵巧的物理智能。那就是猿类。我见过猿类开高尔夫球车，用螺丝刀换刹车片，动作像人类技工一样熟练。它们的语言理解能力不超过BERT或GPT-1，但它们的物理技能远超我们最先进的机器人。猿类可能没有好的语言模型，但它们肯定有一个强大的“如果会怎样”的心理图景：物理世界如何运作，如何对它们的干预做出反应。世界建模的时代已经到来。正如Jitendra喜欢提醒我们这些扩展成瘾者的：“监督学习是AI研究者的鸦片。”整个YouTube和智能眼镜的兴起将以远超所有训练文本的规模捕捉我们世界的原始视觉流。我们将看到新型预训练：下一世界状态可能不仅包括RGB，3D空间运动、本体感觉和触觉感知才刚刚起步。我们将看到新型推理：在视觉空间而非语言空间中的思维链。你可以通过模拟几何和接触来解决物理谜题，想象物体如何移动和碰撞，而无需翻译成字符串。语言是瓶颈，是脚手架，不是地基。我们将面对新的潘多拉魔盒：即使有了完美的未来模拟，运动动作应该如何解码？像素重建真的是最佳目标吗，还是应该进入替代的潜在空间？我们需要多少机器人数据，扩展遥操作仍然是答案吗？经过所有这些探索，我们是否终于在接近机器人技术的GPT-3时刻？Ilya说得对。AGI还没有收敛。我们回到了研究的时代，没有什么比挑战第一性原理更令人兴奋的了。x.com/DrJimFan/status/2018754323141054786

梁瑞雪何莲珍：基于大语言模型的智能体在语言测评中的应用与挑战

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1. 【从“下一个词”到“下一个物理状态”：AI预训练的范式革命】下一词预测是第一代预训练范式。现在我们正经历第二次范式转移：世界建模，或者说“下一物理状态预测”。很少有人意识到这场转变的深远影响。因为目前世界模型最火的应用场景，不过是AI生成的视频内容，接下来可能还有游戏内容。但我有充分信心预测：2026年将成为大型世界模型真正为机器人技术和多模态AI奠定基础的元年。什么是世界建模？简单说，就是基于某个动作，预测下一个可能的世界状态。视频生成模型是其中一种实现形式，“下一状态”是一系列RGB帧，“动作”是描述要做什么的文本。本质上，视频世界模型是可学习的物理模拟器和渲染引擎。它们捕捉的是反事实推理能力：如果采取不同的行动，未来会如何展开。世界模型从根本上把视觉放在第一位。相比之下，视觉语言模型本质上是语言优先的。从最早的原型开始，故事大同小异：视觉在编码器端进入，然后被路由到语言主干网络。随着时间推移，编码器在改进，架构在优化，视觉试图变得更“原生”。但它始终是二等公民，被我们多年为大语言模型打造的强大能力所压制。这条路很方便。我们知道大语言模型能扩展，我们的架构直觉、数据配方设计、基准测试指导都高度针对语言优化。2025年的物理AI领域被VLA主导：在预训练的视觉语言模型检查点上嫁接一个机器人动作解码器。说白了这是“LVA”：语言大于视觉大于动作，按公民等级递减排列。这条路同样方便，因为我们熟悉视觉语言模型的配方。但视觉语言模型的大部分参数都分配给了知识，比如“这团像素是可口可乐品牌”，而不是物理规律，比如“如果你把可乐瓶倾斜，它会流成棕色水洼，弄脏白桌布，毁掉电机”。从生物学角度看，视觉主导着我们的皮层计算。大约三分之一的皮层用于处理视觉信息，分布在枕叶、颞叶和顶叶区域。相比之下，语言依赖的区域相对紧凑。视觉是连接大脑、运动系统和物理世界的最高带宽通道。它闭合了“感觉运动回路”，这是机器人技术要解决的最重要的回路，中间根本不需要语言。大自然给了我们一个存在性证明：一种语言能力极弱但身体极其灵巧的物理智能。那就是猿类。我见过猿类开高尔夫球车，用螺丝刀换刹车片，动作像人类技工一样熟练。它们的语言理解能力不超过BERT或GPT-1，但它们的物理技能远超我们最先进的机器人。猿类可能没有好的语言模型，但它们肯定有一个强大的“如果会怎样”的心理图景：物理世界如何运作，如何对它们的干预做出反应。世界建模的时代已经到来。正如Jitendra喜欢提醒我们这些扩展成瘾者的：“监督学习是AI研究者的鸦片。”整个YouTube和智能眼镜的兴起将以远超所有训练文本的规模捕捉我们世界的原始视觉流。我们将看到新型预训练：下一世界状态可能不仅包括RGB，3D空间运动、本体感觉和触觉感知才刚刚起步。我们将看到新型推理：在视觉空间而非语言空间中的思维链。你可以通过模拟几何和接触来解决物理谜题，想象物体如何移动和碰撞，而无需翻译成字符串。语言是瓶颈，是脚手架，不是地基。我们将面对新的潘多拉魔盒：即使有了完美的未来模拟，运动动作应该如何解码？像素重建真的是最佳目标吗，还是应该进入替代的潜在空间？我们需要多少机器人数据，扩展遥操作仍然是答案吗？经过所有这些探索，我们是否终于在接近机器人技术的GPT-3时刻？Ilya说得对。AGI还没有收敛。我们回到了研究的时代，没有什么比挑战第一性原理更令人兴奋的了。x.com/DrJimFan/status/2018754323141054786

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11. OpenMythos 是一个开源项目，基于第一性原理对 Claude Mythos 进行理论重构，并使用 PyTorch 实现。地址：github.com/kyegomez/OpenMythos以下为项目开发者Kye Gomez的介绍：该架构实现了一个循环式 Transformer，并引入 Mixture-of-Experts（MoE，专家混合）路由机制。通过权重共享和跨专家的条件计算，它能够在迭代过程中获得更深的有效计算深度。我的实现探索这样一个假设：递归应用一个固定参数化模块，并结合稀疏专家激活，可以带来更优的效率—性能权衡，并涌现出多步推理能力。我假设 Mythos 是一种 Recurrent-Depth Transformer（RDT，递归深度 Transformer）：这是一类循环式 Transformer，在一次前向传播中，会在 T 个循环步骤内反复应用同一组固定权重。关键在于，推理完全发生在连续潜在空间中。各步骤之间没有中间 token 输出。这种结构与 chain-of-thought（思维链）不同，并已在相关研究中得到形式化分析（Saunshi 等，2025；COCONUT，2024）。递归模块最多执行 T=16 次循环迭代，每次迭代都运行同一个共享的 TransformerBlock。在每一步中，冻结的编码输入 e 会通过稳定的 LTI 更新规则重新注入：h_{t+1} = A·h_t + B·e + Transformer(h_t, e)该模块中的 FFN 是一个 Mixture-of-Experts 层，遵循 DeepSeekMoE 的设计：一个由细粒度路由专家构成的大型专家池，每个 token 只激活稀疏的 top-K 专家子集；同时还包含一小组始终激活的共享专家，用于吸收常见的跨领域模式。关键点在于，路由器会在每一层循环深度选择不同的专家子集。因此，每次迭代都是一次计算路径不同的前向处理。MoE 提供领域广度，循环提供推理深度。完整架构如下：Prelude → Recurrent Block → CodaPrelude 和 Coda 是标准 Transformer 层，各自只运行一次。Recurrent Block 是计算核心。注意力机制默认采用 Multi-Latent Attention（DeepSeek-V2），缓存的是压缩后的低秩 KV 潜变量，而非完整 K/V 张量，从而在生产规模下实现 10–20 倍的 KV 内存降低。还有三项机制用于稳定循环过程：1. LTI 约束注入，构造上满足 ρ(A) < 12. 按位置自适应计算时间终止机制3. Depth-Wise LoRA 适配器，用于增强每次迭代的表达能力在参数效率方面，一个包含 k 层并循环运行 L 次的模型，可以用 k 层参数达到 kL 层标准 Transformer 的质量水平。实证结果显示（Parcae，Prairie 等，2026）：在 7.7 亿参数规模下，RDT 在相同训练数据上可以匹配 13 亿参数标准模型的表现。推理深度由推理时计算量决定，而由存储参数量决定的程度较低。这重新定义了扩展问题中的关键轴线：重点是推理时的循环深度，而非训练时的模型规模。OpenMythos 的贡献包括：1. 一个完全开放、可配置的 PyTorch 实现，用于验证带有 MoE FFN 和 Multi-Latent Attention 的 RDT 假设2. 将 LTI 稳定递归注入（Parcae）集成为一等训练原语3. Depth-wise LoRA 适配器，在几乎不增加额外参数开销的情况下，实现每次迭代的行为差异化4. 一个可复现的研究基线，用于研究循环式 Transformer 动力学、扩展行为和推理时深度这是一个开放研究项目。我们欢迎围绕训练稳定性、扩展实验、循环深度分析和替代注意力机制的贡献。#AI创造营#

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18. 2026年2月，全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据显示了一项历史性转折：中国AI模型的周调用量以4.12万亿Token首次超越同期美国模型（2.94万亿Token），并在随后一周攀升至5.16万亿Token。在全球排名前五的模型中，中国占据了四席（包括MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智谱 GLM-5、DeepSeek V3.2）。在AI领域，Token是模型处理文本和信息的最小基本单位，相当于AI时代的“燃料”或“电量”。相比于单纯的参数量跑分或注册用户数，Token的消耗量代表了开发者“用脚投票”的真实结果，直接反映了模型的实际应用落地强度、用户粘性以及商业价值。这一核心指标的反转，绝不仅仅是数字的超越，它对未来全球AI的发展走势将产生以下几方面深远的影响：1. 商业模式重塑：从“军备竞赛”走向“普惠应用” * 价格平权加速应用大爆发：中国AI厂商凭借极致的工程优化、架构创新（如MoE架构的深度应用）和成本控制，将Token价格打到了极低的区间。万亿级的调用量证明了“低价且性能强大”的策略正在全球奏效。这将迫使全球AI定价体系进一步下调，打破少数巨头的算力溢价，大幅降低初创公司和开发者的试错成本，进而真正催生出杀手级的AI原生应用（AI-Native Apps）。 * 计费模式的演进：随着Token消耗的剧增，AI的商业模式正从单纯的“按月订阅”向“按Token燃料用量+实际任务交付成果”双重定价演变，未来的AI服务将更加定制化和灵活化。2. 全球化角色逆转：中国模型成为“全球底层基础设施” * 突破地域圈层： OpenRouter平台上约47%的用户来自美国，而中国开发者仅占不到6%。这意味着，中国模型此次创造的庞大Token消耗量，绝大多数来自海外开发者的调用。 * 重构产业分工：这彻底打破了以往人们对“美国做底层模型，中国做套壳应用”的刻板印象。当前的走势正在形成**“中国提供底层AI基础设施 + 全球开发者构建上层应用”**的新生态。中国大模型不再依赖单一爆款，而是以集群式的姿态，实质性地嵌入了全球AI产业链的最核心环节。3. 算力需求重构：重心向“推理侧（Inference）”剧烈倾斜 * 指数级的推理算力缺口：过去几年，全球算力焦点主要集中在“炼丹”（预训练）。而以万亿为单位的Token调用量意味着庞大且高频的并发请求，标志着AI产业已经全面进入以推理（Inference）为主导的阶段。 * 倒逼底层硬件优化：这种规模的调用需要极低延迟、高吞吐量的算力网络支撑。这将极大地刺激国产算力需求，并倒逼芯片设计厂商（无论是GPU还是定制化ASIC芯片）将重心转移到如何降低单Token的推理成本和能耗上，从而加速算力中心架构的迭代。4. 技术演进飞轮：基于海量真实反馈的加速进化 * 飞轮效应彻底启动： Token调用量的暴增，本质上是海量真实世界场景数据、复杂逻辑和用户意图的持续输入。如此庞大的实战并发调用，为中国大模型厂商提供了极其丰富的强化学习（RLHF/RLAIF）反馈数据。 * 向“智能体（Agent）”跨越：掌握了开发者在代码生成、复杂文本解析、逻辑推理等高价值场景的真实使用数据，模型厂商能够更快地发现“幻觉”盲区并进行针对性微调，这将大大缩短AI从“对话聊天机器人”向能够自主执行复杂任务的“智能体（Agent）”进化的周期。总结而言，中国大模型Token调用量超越美国，意味着中国AI产业的竞争力已实质性地跨越了“追赶技术指标”的阶段，进入了“赢取全球开发者心智与生态”的新纪元。您是否希望进一步了解本次霸榜的四款中国大模型（MiniMax、Kimi、智谱、DeepSeek）各自在技术路线和主攻的应用场景上有什么差异？

19. 大语言模型（LLM）是如何理解并生成人类语言的，核心技术原理是什么？

20. 人类大脑竟像AI一样“层层思考”？脑机接口迎来大突破！1月21日，ScienceDaily报道称，以色列耶路撒冷希伯来大学的研究团队发现，人类大脑理解口语的过程与先进人工智能语言模型惊人相似。这项成果基于《自然·通讯》杂志的原始论文，由该大学认知与脑科学系的Ariel Goldstein博士领衔，合作者包括谷歌研究院的Mariano Schain博士，以及普林斯顿大学的Uri Hasson教授等人。研究使用电皮层图（ECoG）技术，记录参与者聆听30分钟真实播客时的脑部活动，捕捉到大脑实时处理语言的时空动态。分析显示，大脑并非瞬间把握全部含义，而是像大型语言模型（例如GPT-2和Llama 2）那样，通过层层递进的方式逐步构建理解。早期神经信号对应AI模型的浅层，主要处理单词的基本特征（如句法和简单语义）；后期信号则与模型深层对齐，这些深层整合更广泛的上下文、语调和整体意义。这种时间序列匹配在高级语言区（如布罗卡区）表现尤为明显，后期响应峰值与AI深层高度一致。研究者还对比了传统语言学元素（如音素和词素），发现它们对实时脑活动的解释力远不如AI模型提供的上下文表征。这表明，大脑更依赖流动的统计上下文，而非严格的符号规则或固定层级。Goldstein博士表示：“最让我们惊讶的是，大脑意义展开的时间过程与大型语言模型内部的变换序列如此贴合。尽管两者构建方式截然不同，却在逐步累积理解的机制上趋同。”这项发现不仅重塑了我们对语言认知的理解，还为脑机接口（BCI）领域带来重要启示：AI可作为强大工具反向解码人类思维过程，帮助优化神经信号解读算法、提升植入设备对语言意图的精准捕捉，并加速更仿生化的脑机系统开发。团队公开的全部神经记录与语言特征数据集，也为Neuralink等BCI项目提供了宝贵基准数据。未来，这种脑-AI“意外趋同”或将推动脑机接口向更高带宽、更自然交互的方向演进，开启全新认知与融合时代。

21. 「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的「记忆模式」？

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24. 盘点一周AI大事(4月26日)｜OpenAI王炸两连 OpenAI上线下一代大模型「GPT-5.5」 OpenAI全量上线下一代图像模型「GPT-Image-2」 Kimi发布最强开源大模型「Kimi K2.6」 DeepSeek发布了「DeepSeek V4」 Office三件套(Word PPT Excel)全量上线Copilot智能体 Google发布最强深度研究「Deep Research Max」研究员开源AI研究员「ASI-Evolve」 Google发布最强图像分割模型「Google Vision Banana」 LTX开源视频转HDR「LTX HDR LoRA」 ODYSSEY发布最强世界模型「Odyssey-2 Max」字节开源最强3D模型「Seed3D 2.0」工程师研发出最强乒乓球机器人 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AIGC #AI #OpenAI

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26. AI大神的焦虑：自己是研究工作的瓶颈，Token用得不够多#AI #人工智能 #卡帕西 #Agent #算力

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30. 【大脑语言预测的真相：按语法结构分界，而非盲目概率推演】快速阅读：大脑在处理语言时，并非像 LLM 那样无差别地进行下一个词的概率预测。研究发现，大脑会根据语言的语法结构调整预测精度：在短语内部，预测很精准；一旦跨越语法边界，预测精度就会下降。这意味着大脑不仅在问“下一个词是什么”，更在问“我正在构建什么样的结构”。最近一篇 Nature Neuroscience 的论文《Constituent-constrained word prediction during language comprehension》引起了广泛讨论。它试图拆解一个流行的偏见：人类语言处理是否只是某种生物版的“下一个词预测”？结论是：不完全是。大脑确实在预测，但它不是一个盲目的概率引擎。当我们在一个连贯的短语里时，大脑的预测表现得像 LLM 一样精准；但一旦遇到语法结构的断层，这种预测的强度就会显著减弱。这说明大脑在处理语言时，会实时构建一套语法树。它在关注结构，而不仅仅是词汇的统计概率。有网友提到，这其实是生物硬件的一种效率优化。大脑为了节省能量，会通过“分块”处理信息，在结构边界处降低预测带宽。但这种讨论也暴露了一个更深层的误解。很多人把语言当成了认知的全部，却忽略了语言只是认知的一个极其薄弱的接口层。有观点认为，人类的思维绝大部分是非语言的，是视觉、直觉和抽象概念的海洋。语言只是我们将这些庞大的非语言思想，压缩成序列化格式以便传递的手段。如果把语言比作一种数据传输协议，LLM 模拟的是协议本身的统计规律，而人类是在用协议传递背后真实的物理世界、情感和意图。我们到底是在预测语言，还是在通过语言预测世界？www.nature.com/articles/s41593-026-02272-6

31. 大语言模型能否“一眼看穿”翻译腔？

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35. 盘点一周AI大事(4月5日)｜叫AI老公多干活 OpenAI内测下一代生图模型「GPT-Image-2」 OpenAI工匠计划「Project Stagecraft」曝光 Google发布最强开源小模型「Gemma 4」 Anthropic研究发现Claude有170种情绪向量阿里发布最强开源多模态大模型「Qwen3.5-Omni」 Sakana AI 发布AI战略官「Marlin」微软发布最强语音识别模型「MAI-Transcribe-1」研究员开源最强声音克隆模型「LongCat-AudioDiT」研究员开源最强语音合成模型「OmniVoice」工程师开源AI同事「同事.skill」爆火首个一人独角兽公司「Medvi」诞生 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #OpenAI #AIGC

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46. 今日推介(第2078期)：为什么AI系统无法真正“学习”及其应对之道、采用矩阵值状态的非线性循环神经网络助力可扩展语言建模、人机交互中的隐性失效、基于大语言模型的随机生成式优化、不确定性环境下通过策略性信息分配探究大语言模型的推理机制公·众·号：爱可可爱生活 http://t.cn/AXfyjQY0 #机器学习##人工智能##论文#

47. #谷爱凌的大脑每天都在跨学科旅行##跟着谷爱凌在自律与思考中抵达滑雪的自由#当大多数人用休息刷手机时，谷爱凌在理疗床上进行着“大脑的跨学科旅行”。从雪道弧线联想到AI算法，从硅谷创新反观运动本质——她的思维从不设边界。这不仅是天才的特权，更是方法论的力量。“学会如何学习”让她一学期拿下52个跨学科学分，更让她在赛道上完成一次次突破性动作。当知识网络主动构建，量子物理与自由式滑雪便产生了奇妙的共振。她将入籍选择视为“人生战略”，用整合中美资源的思维开辟独特赛道。这种跨界能力正重新定义“运动员”的维度——赛道上的每一次翻转，都是多学科思维在空中的具象化呈现。谷爱凌证明：真正的自由，源于思维的无边界流动。#厚蓄显锋芒# 纵情球场的微博视频

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53. 4月21日，荣威20周年品牌之夜即将开启，荣威将发布全新原生AI汽车序列。此次，荣威与深度战略合作伙伴火山引擎达成合作升级，依托其全球第一梯队的AI技术实力，联合开发下一代AI原生座舱体验，共同推动汽车从“汽车+AI”向“AI原生汽车”升级。

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56. 华为AI开发三大颠覆性突破：代码生成、自动测试、Bug修复全搞定！码农福音还是大锤？华为云码道（CodeArts) 代码智能体公测版今日发布，集代码大模型、IDE、自主开发模式为一体，覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、专家技能Skills、Codebase代码库索引、规范驱动开发等AI Coding技术，同时接入开源模型GLM-5.0、DeepSeek-V3.2以及华为自研模型，并提供鸿蒙的专属模型。鸿蒙专属模型，纯血鸿蒙应用开发简单，后续鸿蒙APP将爆发，各种鸿蒙APP会填补缺口。对一些公司来说是个机会窗。

57. 数据底座“二次转型”代价怎么避免？AI原生时代的内核能力模型与实战案例

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