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Meta与香港科技大学等机构联合发布了VL-JEPA视觉语言模型，这是首个基于联合嵌入预测架构（JEPA）的非生成式模型。该模型通过预测文本的连续语义嵌入而非生成token，在抽象表征空间中学习，显著提升了训练和推理效率。VL-JEPA仅需约一半参数即可在零样本任务中超越传统VLM，并通过选择性解码将解码操作减少2.85倍，特别适用于机器人、可穿戴设备等需要低延迟实时响应的应用场景。

GenMimic是一项突破性的机器人模仿学习研究，它使人形机器人能够通过观看AI生成的视频（如由Wan2.1或Sora创建），无需额外训练即可在现实世界中零样本复现人类动作。该技术由伯克利、纽约大学等机构联合开发，采用创新的两阶段流程和结合加权跟踪与对称损失的强化学习策略，能有效处理生成视频中的噪声，在仿真和宇树G1实体机器人上均验证了其有效性，为机器人获取多样化技能开辟了新途径。

OpenAI研究人员宣称GPT-5『发现』10个数学难题解决方案引发轰动，后被证实仅为文献检索结果而非真正解题能力，导致DeepMind CEO Demis Hassabis和Meta首席AI科学家Yann LeCun等学界权威的强烈质疑，引发关于AI技术宣传边界和科学严谨性的深度讨论。