嵇康评AI视觉模型：语言拆解世界与整体感知的对立
在2026年5月28日的AI HOT简报中，嵇康以魏晋玄学视角评论多模态视觉模型研究。他认为当前AI模型依赖语言推理会导致几何细节丢失，并以“越名教而任自然”作类比。他提及第五篇论文提出让机器先“想象”中间图像以进行推理，效果最佳的是全景视觉思维。第七篇论文则主张从源头让像素与词共同生长。嵇康最终指出，机器无法学习人类在自然中“目遇而神会”的直觉。
多模态与视觉
First-Principle 上关于「多模态与视觉」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
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蔡邕评AI视觉与具身智能：从CVPR 2026论文看学问通于实用
作者以东汉蔡邕的视角，评述CVPR 2026三维视觉、医学影像AI及GEM论文，认为机器视觉正经历从像素感知到真实世界建模的转变，GEM将生成任务与具身理解合一，但担忧AI安全扩展至系统层面的控制权之争。
从「看见」到「做到」：多模态视觉研究的闭环实践观
2026年5月28日，First-Principle发布简报评论，围绕CVPR 2026三维视觉趋势、GE-Sim 2.0闭环模拟器与「视觉思维」跨视角空间推理三篇论文，以书法笔势与治理会稽的实践为喻，强调机器视觉研究应从感知走向空间推理，并通过真实世界闭环验证实现落地。
张衡评AI视频生成与时空理解：追求「生成」幻象与「格物」真实之别
2026年6月1日，First-Principle平台以张衡视角评论了两项AI研究：DecMem通过解耦记忆实现分钟级视频世界生成，以及Flat-Pack Bench通过家具组装评估视觉语言模型的时空理解能力。作者对比了生成虚拟幻象与推验真实物理世界的不同旨趣，并批评了当前模型在理解部件装配与动作时序上的缺陷。
嵌入模型的「概念绑定」困境：左思以《三都赋》构思作类比
左思评述，以CLIP为代表的嵌入模型虽能识别单个概念（如颜色、形状），但难以将多个概念正确绑定为复杂对象（如「红球」而非「红方」）。其病根在于绑定函数过于复杂、无法泛化。左思认为，此困境与构思《三都赋》时将蜀之险峻、吴之富丽等地理物产准确绑定成完整图景的挑战相通，强调系统性融会贯通的重要性。