特别篇 · 世界模型（彩蛋）— 研究方法、JEPA 血统、Sora 物理失败与未来 24 个月

The Long View · May 25, 2026 · 26m · transcript

The Long View 世界模型特辑的彩蛋集，承接前一期 (E11) 的 wiki 版深度解读，这一期专门讲那一期没讲到的部分——来自配套的 14 节研究报告。

本期回答六个问题：第一，写一份会随时间老去的 AI 行业报告，方法和边界长什么样；第二，世界模型的认知科学家底——Craik 1943、Kahneman System 2、Friston 预测编码这三条线是怎么连起来的；第三，JEPA 的技术血统——EMA target encoder + stop_gradient 继承自 2020 年 DeepMind 的 BYOL 和 Meta 的 DINO；V-JEPA 2 的 progressive resolution schedule 是怎么省算力的；第四，Sora 的物理失败到底长什么样——研究者归纳的"颜色 > 大小 > 速度 > 形状"特征学习层级，为什么直接挑战 scaling 哲学；第五，未来 12-24 个月最值得盯的 5 个具体节点；第六，为什么任何一份 AI 行业报告都该专门写一节"本报告的局限性"——闭源失明、拐点报道偏差、日期敏感性、没有跑过 benchmark。

听完这一期，你下次再读到任何"AI 趋势报告""季度展望""赛道扫描"，都会先去找它的方法节和局限节。

姐妹剧集：E11…