核心生成式AI模型DiT近期因其架构“缺陷”引发X平台热议，质疑其学习能力和设计选择。尽管DiT已成为Sora和Stable Diffusion 3等巨头的基石，其创始人谢赛宁在回应中承认了部分“硬伤”并指出模型优化方向，这场争论揭示了AI模型开发中理论验证与实证效率之间的深层哲学冲突，并预示着下一代模型将在训练效率和架构鲁棒性上实现突破。

GPT-5的发布未能如预期般引爆市场，反而促使业界对AI发展路径进行深刻反思。专家指出，现有大模型已触及技术与经济双重边界，单纯规模扩张的回报递减。未来的AI投资和创新将转向更高效的架构、小模型应用和解决企业“最后一公里”的落地难题，预示着AI产业进入一个更加务实、聚焦商业价值的新阶段。

今天是2025年07月23日。AI浪潮正以前所未有的速度席卷全球，智能体的概念从科幻走进现实，一场围绕“Agentic Intelligence”的军备竞赛已然白热化。然而，在这场追逐极致智能的“狂飙”中，我们不得不直面一个令人不安的悖论：AI模型在某些深度推理场景下，竟会“越想越笨”？

2025世界人工智能大会（WAIC）即将登陆上海，本次大会抛出“AI三问”——数学、科学、模型，直指AI核心命题。尤其是商汤科技承办的“模型之问”论坛，将汇聚全球智慧，深度探讨大模型的泛化性瓶颈、架构创新与产业落地等难题，旨在告别“内卷”，共同为AI未来“模塑”新方向。大会还涵盖AI Agent等多个前沿方向，预示着AI将从技术竞争走向“共同破题”的新阶段。

当前，Transformer大模型在具身智能领域面临“水土不服”的挑战，主要原因在于硬件不稳定、数据稀缺以及大模型架构在能耗、泛化能力和物理世界理解上的局限。专家指出，具身智能正从模块化向端到端架构演进，并呼吁超越现有Transformer范式，探索能耗更低、更适应物理世界的新型模型架构，以实现“具身”与“智能”的真正融合。