[人人能懂AI前沿] 从世界模型、判断力工程到反脆弱容错

人工智能的进化逻辑正从算力堆砌转向对物理规律的模拟与系统架构的重塑。RoboJEPA 通过潜在空间预测确立了机器人缩放定律，而判断力工程强调了从执行者向审查者的角色转变，以规避 AI 盲区。AI 的可塑性研究揭示了经验转化率对成长的核心意义，容错架构则通过拥抱硬件错误打破了能耗瓶颈。同时，自我迭代中的 “赢家诅咒” 警示，单一指标的过度优化易导致系统陷入自嗨幻觉。这些研究不仅定义了智能的未来，更揭示了在不确定性中建立反脆弱系统、从真实反馈中获取价值的生存法则。