智能为何诞生在临界点：从人脑磁图到大语言模型的重整化线索

在物理学中，临界点是一个介于完全有序与完全无序之间的特殊动力学状态。在这种状态下，系统会表现出尺度不变性，即系统的统计特征在不同空间或时间尺度上呈现出相似的结构。人脑可能就运行在这样的临界点附近，这是

“AI 系统缺乏智慧”，万字长文来自 Yoshua Bengio、Melanie Mitchell 等 @ 滑铁卢、斯坦福大学、圣塔菲、马克斯·普朗克等机构

Samuel G. B. Johnson1*, Amir-Hossein Karimi2 , Yoshua Bengio3 , Nick Chater4 , Tobias Gerstenberg5 ,

DeepSeek DualPath 双路径读写

Nature通讯：懂物理的图神经网络，具身机器人全村的希望？

今年春晚人形机器人大放异彩，但其泛化能力也持续受到质疑，宇树创始人王兴兴本人也承认这一点。如何建模复杂动力系统，让机器人既有表现力，又严格遵守物理定律，一直是困扰整个行业的关键难题。传统数值模拟方法精

英国将量子计算视为下一代蒸汽机

深度模型的隐形架构：线性主干、非线性触发与结构化动力学

大家都知道，自然语言处理、时间序列预测、语音识别和控制等领域的序列建模任务，需要学习从输入序列到输出序列的复杂映射关系。在循环网络（RNN）中，理论上需要非线性循环才能普适性地逼近这类序列到序列的函数

2026 丙午马年科学生活指南

丙午马年初一苦等DeepSeek V4 未果，索性整理点近期看到的有趣研究和观点，不做老登说教，读者自己取其精华去其糟粕。一、酒还是少喝点标题：急性酒精摄入导致的神经活动转变：从灵活的全局集成网络到分

Seedance 2.0 背后的智能原理

凌晨三点多醒来，思如泉涌，猛然想明白了 Seedance 2.0 的智能原理，兴奋的睡不着，遂起来码字。昨日字节正式发布Seedance 2.0，其中一句话给了笔者重要启发：“依靠海量世界知识、稀疏架

DeepSeek V4/R2灰度发布，试试推断字节Seedance 2.0背后的技术原理

认清 Clawdbot / Moltbot / OpenClaw，慎用

今日严寒，适合居家码字。简单讲讲最近持续火爆的 Clawdbot / Moltbot / OpenClaw吧，命名是 IT 项目难度最大部分。本质首先 OpenClaw 是个大模型Agent，如果还没

用于无限维系统的强化学习

“上帝给了坚果，但没把它们敲开” -- 卡夫卡。大模型就是这样的坚果，智能体系统也是，敲开祂们让人着迷。近日笔者考古，发掘出半年前一篇发表在《机器学习研究杂志》（JMLR）上的小众宝藏论文《用于无限维

OpenAI 内部数据智能体揭秘

译者注：OpenAI 内部 “数据智能体” 实践，非常值得参考，看看如何规避智能体内在局限的同时，发挥其最大的价值。作者：Bonnie Xu, Aravind Suresh, Emma Tang数据驱

香农和Kolmogorov都错了？简评卡内基梅隆论文《From Entropy to Epiplexity》

“人工智能血战前行的历史恰如煤的形成，当时用大量的木材，结果只是一小块，而压缩是不在其中的，更何况是无损”。 -- 鲁迅2026年伊始，就有卡内基梅隆学者倒反天罡，抛出惊世骇俗的理论【文献1】，文中

当AI愈发强大，人类如何不迷失自己？

本文是笔者在公司部门年会上给同事们分享的，个人关于“未来如何与AI相处”的观点，脱敏分享出来，跟读者共勉。AI的问题，本质还是人的问题当下关于 AI 的讨论，往往陷入两个极端：一个是技术乐观主义，认为

Nature科学报告，图灵奖 Yoshua Bengio 团队：人类与大语言模型的发散性创造力比拼

近年来，大语言模型崛起，引发激烈的讨论，AI的创造力是否正在逼近甚至超越人类？我们如何系统、客观地比较AI与人类的创造力，尤其是衡量那种天马行空、联想丰富的发散性思维？Yoshua Bengio团队昨

Nature：警惕 AI 的黑化传染，大模型微调对齐的新危机

昨日一项发表在 Nature 上的重磅研究【文献1】为生成式 AI 的安全再次敲响警钟。论文发现，在一个极窄的特定任务中诱导模型产生不良行为，会导致模型在完全无关的任务中也出现整体性的价值观崩坏。黑化

我们优雅的宇宙：重新思考自然最深层的法则

译者注：来自《新科学家》杂志 - 网站与杂志提供专家记者的科学新闻与深度长文，涵盖科学、技术、健康及环境领域的发展。数个世纪以来，对称性原理指引着物理学家追寻更根本的真理，但如今一系列惊人的发现表明，

DeepSeek Engram 如何影响 RAG、Ontology 与 Text-to-SQL

DeepSeek 昨晚发布 Engram 新论文，通过静态查询为大模型提供条件记忆。Engram 简化了 MoE 的冗余计算，介绍文章很多，笔者这里谈谈它对企业级 AI 核心技术栈的潜在影响，涉及 R

Nature物理：一种热力学约束凸多面体结构控制了可编程自组装

题目：一种多面体结构控制了可编程自组装 期刊：Nature Physics（2026 年 1 月 8 日）链接：https://www.nature.com/articles/s41567-025-0

DeepSeek OCR + mHC 将开启多模态“信息动力学”新范式

笔者昨晚突然想到 “融合DeepSeek OCR + mHC” 这个主题，兴奋的睡不着，连夜梳理。站在2026年初，回头看DeepSeek这两项看似孤立却内在契合的技术, 笔者隐约察觉到 DeepSe

阿尔茨海默症(AD)可逆，可能不是大脑“坏了”，而是“付不起费了”

长期以来，阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease，AD）被当作一种“不可逆”的神经退行性疾病。一旦进入中晚期，认知衰退似乎就只剩下一个方向。但最近一项发表在Cell Reports Me

Transformer 的尽头是 Ising 机

华人学者闪耀2026元旦，前有DeepSeek mHC：一次将 Transformer 残差流拉回重整化轨道的重大升级，后有清华的“算盘：可扩展光子线性向量机”【文献1】与中科院大学的“可编程光子Is

DeepSeek mHC：一次将 Transformer 残差流拉回重整化轨道的重大升级

DeepSeek 不会浪费每一个公共假期，昨天的预感还是来了：梁同学亲自上传【文献1】，提出 mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections），流形约束超连接。通

小扎做了认知韭菜，从UIUC斯坦福和哈佛论文看Meta数十亿美元收购Manus

过去一年，Agentic AI几乎成了所有大模型应用的默认叙事，自动写代码、自动做研究、自动操作软硬件。昨晚Meta官宣数十亿美元收购Manus以扩展其AI Agent能力，年末将这波Agent热潮推

MIT: 科学基础模型中物质表征的普适收敛现象

随着LLM与多模态大模型发展，AI4S也出现多种科学基础模型，用于如分子性质、材料行为、蛋白质结构等的研究。MIT学者近期发表了他们对这些科学基础模型内部“如何表征现实世界的物质”做的非常富有启发性的

AI 连鞋带都系不好

AI已经能写代码、做奥数、生成音视频，然而却还是不懂真正的三维世界。康奈尔大学的论文《Knot So Simple》【文献1】提出KnotGym，揭示了目前AI的这一致命短板。KNOTGYM 是一个视

Salesforce因可靠性问题缩减大模型使用

摘要Salesforce在实际业务应用中发现可靠性问题后，正重新审视其对大模型生成式AI的依赖。【译者注：跟笔者预判一致 AI Agent不该是这个样子，还远没有达到企业核心场景需要的准确、可靠、一致

具身的尘埃

不要迷信 Palantir

近来 Palantir 在资本市场与技术传播中，被描述为一种近乎神奇的力量：只要把数据灌进去，其完善的本体（Ontology）结构，就能自动支撑最优决策。但如果从动态认知结构的角度审视 Palanti

Nature通讯：大脑在听故事时，也像LLM一样层层思考

希伯来大学、谷歌研究院、普林斯顿大学、加州大学洛杉矶分校、纽约大学、哈佛大学等机构的学者在自然通讯联合发文【文献1】。发现：人类大脑处理语言的时间顺序，与大语言模型的层级结构惊人匹配！大脑处理自然语言