Mem-α 的出现，正是为了解决这一困境。由加州大学圣地亚哥分校的 Yu Wang 在 Anuttacon 实习期间完成，这项工作是首次将强化学习引入大模型的记忆管理体系，让模型能够自主学习如何使用工具去存储、更新和组织记忆。
AI 最有用的一集出现了。昨天我刷到一个新闻，一个普通网友，用每月 20 美元的 Claude，把医院开出的 19.5 万美元 账单直接砍到了 3.3 万美元。换成人民币，就是从约 150 万，砍到了 20 多万。
正好上周（10月27日），MiniMax 公司发布了[2] M2 模型，代表了国产大模型的最新水平。我就想，可以测测它的实战效果，跟智谱公司的 GLM 4.6 和 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4.5 对比一下。毕竟它们都属于目前最先进的编程大模型，跟我们开发者切身相关。
著名数学家陶哲轩发论文了，除了陶大神，论文作者还包括 Google DeepMind 高级研究工程师 BOGDAN GEORGIEV 等人。论文展示了 AlphaEvolve 如何作为一种工具，自主发现新的数学构造，并推动人们对长期未解数学难题的理解。AlphaEvolve 是谷歌在今年 5 月发布的一项研究，一个由 LLMs 驱动的革命性进化编码智能体。
两人小团队，仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR？？ 复刻版名叫DeepOCR，还原了原版低token高压缩的核心优势，还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源，而且无需依赖大规模的算力集群，在两张H200上就能完成训练。
Kuyda 和她的团队开始痴迷于一个比喻：当前的聊天机器人相当于 AI 界面的 MS-DOS 时代，而将会出现某种类似 Windows 或 MacOS 的时刻。Wabi不是另一个代码生成工具，也不是开发者的辅助工具，而是一个真正面向大众市场的消费产品，专为非技术人员设计。
杨红霞，是中国大模型领域一个无法绕开的名字。人们从 M6 模型（阿里达摩院发布的万亿参数 AI 大模型）开始熟知她，而她又在最近走出创业隐匿模式，正式向世界宣告自己已经是一名创业者，并希望能够做出下一
过去两年，AI靠模仿人类席卷世界。但强化学习之父Richard Sutton却说：「GenAI的时代正在结束。」他带着图灵奖的荣光，加入一家几乎没人听过的公司——ExperienceFlow.AI，他要让AI不靠人类数据喂养，而靠「经验」觉醒。
近日，专注于研发物质世界基座模型的公司超越对称（上海）技术有限公司（超对称）发布了新版基座模型 BigBang-Proton，成功实现多个真实世界的专业学科问题与 LLM 的统一预训练和推理，挑战了 Sam Altman 和主流的 AGI 技术路线。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
我其实有一个一直非常感兴趣的话题。 就是，黑产是怎么借助AI，来武装自己的。 在我们这个时代，我们几乎都能清楚的看到，AI技术对于社会的利，对于所有人的进步，也几乎不会再有人怀疑，AI到底是不是未来了
目前，最先进的对齐方法是使用知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）在所有 token 上最小化 KL 散度。然而，最小化全局 KL 散度并不意味着 token 的接受率最大化。由于小模型容量受限，草稿模型往往难以完整吸收目标模型的知识，导致直接使用蒸馏方法的性能提升受限。在极限场景下，草稿模型和目标模型的巨大尺寸差异甚至可能导致训练不收敛。
现在AI都懂文物懂历史了。一项来自北京大学的最新研究引发关注：他们推出了全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集——VaseVQA-3D，并配套推出了专用视觉语言模型VaseVLM。这意味着，AI正在从“识图机器”迈向“文化考古Agent”。
AI 视频初创公司 Video Rebirth 今日宣布完成 5000 万美元的融资。本轮融资参与方阵容强大，包括全球及新加坡的头部美元基金、互联网巨头、中国及韩国老牌游戏上市公司、全球领先的芯片企业及知名家族办公室，募集资金将主要用于视频模型的持续迭代、顶尖人才招募及全球市场拓展。
Kimi K2 Thinking，现已发布并开源！
AI卷走饭碗，17万大军一夜失业。别慌，Scale AI新作一锤定音：全球六大顶尖AI，现在能自动处理的事情连3%都不到。来自Scale AI和Center for AI Safety最新研究，一句话戳破了真相：虽然AI很聪明，但还不够实用。目前，AI自动化率还不到3%。值得一提的是，论文参与者中，还有Alexandr Wang本尊，曾在Scale AI期间完成的研究。
半天干完6个月的活儿，AI科学家才是真卷王。
新星闪耀！28位学者获1800万美元，华人天才齐上阵。AI2050瞄准AI普惠与安全。一文速览谷歌前CEO看好的AI方向和研究项目。
当 agent 开始学会“消费”，支付世界也迎来了重构的时刻。
奥特曼称GPT-6或让「AI创造新科学」成真。与此呼应，类「AI科学家」Kosmos登场：12小时读1500篇文献、跑4.2万行代码，生成可溯源报告，并在材料等方向提出新发现。它凭持续记忆自主规划，正由工具迈向合作者；但受数据来源与复现性制约，约20%结论仍需人类裁判。人机协作或将重塑科研，科研范式加速演进，前景可期。
Solix Technologies最近推出了企业AI，据称这是业界首个第四代数据平台。Solix表示，通过将先进的数据管理功能集成到单一平台中，它可以提供企业成功利用AI所需的干净、可信和受治理的数据。
大型语言模型（LLMs）正迅速成为从金融到交通等各个专业领域不可或缺的辅助决策工具。但目前LLM的“通用智能”在面对高度专业化、高风险的任务时，往往显得力不从心。
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
GTC 2025 全球流量大会（上海）双日入场总人数 14000+，双日入场总人次 24000+。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
刚刚，唯一全国产算力训出的大模型重磅升级，推理效率飙升100%，数学能力国际领先。当全球巨头还在云端「卷」算法时，中国队则亮出了软硬一体这一截然不同的底牌。
每逢年底，都是各品牌推出假期广告的时候——也是最容易翻车的时候。可口可乐今年的圣诞广告，就翻车了，因为用了 AI，而且是第二次用了 AI。去年同期，他们就发过基本一样的圣诞广告，也是 AI，也是翻车。
四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。 我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Cla
苹果为自己的 AI 短板，交了一笔不菲的学费。
静默中的时代转折：RockAlpha铺展AI交易、思考与对话的明日图景，用户不再旁观，而是与AI共博弈，开启AI交易新时代。
