标签：AI 前沿

GLM-5.2 实测：代码能力到底什么水平（含 1M 上下文场景）

用一组贴近真实开发的测试场景，把 GLM-5.2 和 DeepSeek-V4、Qwen3-Coder 在代码补全、Bug 修复、单测生成、跨文件理解、1M 上下文上做了横向对比。

10件大事敲定下半场规则：监管落地、算力为王、AI走出屏幕

2026年7月这一周，基本敲定了AI下半场的所有规则。 过去靠噱头、靠流量、靠单点技术就能出圈的时代结束了。未来的AI行业，拼的是稳健、安全、可控、落地、自研。 风口从未消失，只是换了赛道。从屏幕里的数字AI，走向真实的实体产业，这是未来十年最大的AI机遇。

梁文锋融资背后：当 AI 创业公司不再拼参数，差异化生存的三条路

模型会趋同，工程能力不会。 DeepSeek 创始人梁文锋一反常规，主动对外融资，加注下一代模型

当所有人都在All in AI基建，应用层唯一的护城河只剩架构

实测具身世界模型：拆解"我悟"WoW 双脑架构与可落地的世界模型代码

"我悟"WoW 通过备案只是国内具身智能工程化的一个起点。对于一线开发者，更重要的是把双脑架构这条思路工程化：Pelican-VL 这类 VLM 已经在 HuggingFace 上有不少开源选择（InternVL、LLaVA-NeXT），而世界模型部分完全可以参照本文的 MiniWoW 思路自行搭建。

Claude Fable 分批重新上线，GPT-5 紧跟：海外大模型又一轮"抢椅子"

海外大模型抢先发版夺市场，速度之比犹如抢凳子游戏般紧张刺激

JEPA：Yann LeCun 提出的联合嵌入预测架构

深入理解 JEPA 的核心思想：在隐空间中进行预测而非像素空间，以及它为何被认为是通向世界模型的关键路径。

递归语言模型：突破上下文窗口限制的新思路

理解递归语言模型（RLM）如何通过递归处理机制突破传统 Transformer 的上下文窗口限制，实现对超长文本的高效理解。

Yann LeCun 提出的联合嵌入预测架构（JEPA）

深入理解 JEPA 的核心思想：在隐空间中进行预测而非像素空间，以及它为何被认为是通向世界模型的关键路径。

自回归模型：从 GPT 到现代语言模型的生成范式

全面解析自回归生成的核心原理：下一个 token 预测、teacher forcing 训练策略，以及贪婪搜索、束搜索、采样等解码方法。