实现 Agent 能力的泛化，是否一定需要对世界表征 - 现代AI智能体定义为能够感知环境、自主行动并提升性能的实体，其核心在于具备泛化能力，区别于仅响应预设规则的机器人[5] - 学界存在两大思想脉络：无模型范式认为智能行为可通过感知-行动循环直接涌现，无需构建显式世界模型；基于模型范式则认为灵活目标导向行为必须依赖内部世界表征[5] - DeepMind通过数学框架证明，具有泛化能力的智能体必然内化世界表征，且从策略本身可恢复环境转移函数的近似模型[6] - 研究区分短视行为与长远规划：短视智能体无需世界模型，而需长远规划的通用智能体必须比较不同行动引发的未来轨迹优劣[7] - 当前AI领域涌现多种世界模型构建方法，但现有范式存在缺陷且实践层面仍存非共识，焦点已从"是否需要表征"转向"如何表征"[8] 技术狂飙下的AI Assistant发展现状 - 当前多数AI Assistant仍停留在对话器阶段，与真正的通用行动体存在差距，需突破场景深度与交互延迟等瓶颈[2] - 技术架构上，Cross-Attention与MoE有望降低语音交互延迟，提升实时性[2] - 商业化路径存在争议：AI Assistant可能成为企业新盈利入口，但增量流量价值尚未验证；未来形态可能介于"第二手机"与"个人操作系统"之间[2] OpenAI前产品VP的产品方法论 - Peter Deng强调产品本身并非核心，产品品味才是企业护城河，其对当前AI产品的评价未公开但隐含高标准[3] - 打造爆款产品的超级团队需具备特定特征，不同团队对产品经理的特质要求存在差异化[3] 行业数据概览 - 本期通讯覆盖3项专题解读及27项AI&Robotics赛道要事，含10项技术动态、8项国内进展、9项国外进展[3] - 通讯总字数达22439字，免费试读比例8%，完整版需消耗99微信豆（约9.9元人民币）[4]