论文的第一作者是香港中文大学（深圳）数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙，指导老师为香港中文大学（深圳）数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
这款产品是一个改变世界的产品，而刚好有一个产品经理将其复刻出来了，即使一款产品拆解案例也是一个用AI产品从0到1搭建的过程。
给大家推荐一个好东西：21st.dev ，大致上你可以将它理解为一个非常前卫的组件托管市场
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。
AI会无脑附和吗？Anthropic研究发现，Claude能根据场景切换人格：谈恋爱时化身情感导师，聊历史时秒变严谨学者。一些对话中，它强烈支持用户价值观，但在3%的情况下，它会果断抵制。
AI设计新型引力波探测工具，推动物理学突破，宇宙观测扩大50倍。
无论你是技术创造者还是使用者，理解这场认知革命都至关重要。我们正在从「AI as tools」向「AI as thinking partners」转变，这不仅改变了技术的能力边界，也改变了我们与技术协作的方式。
近日，上海人工智能实验室（上海 AI 实验室）开源了生成式世界模型 AETHER。该模型全部由合成数据训练而成，不仅在传统重建与生成任务中表现领先，更首次赋予大模型在真实世界中的 3D 空间决策与规划能力，
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。
本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读，我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
o3和o4-mini视觉推理突破，竟未引用他人成果？一名华盛顿大学博士生发出质疑，OpenAI研究人员对此回应：不存在。
动画片和我们拍摄的视频其实还是有很大不一样的。一般来说，我们平时观看的大多数电视剧使用25帧/秒的帧率，大多数电影使用24帧/秒的帧率。对于摄像机而言，帧率的调节无非是改一改摄影设备的参数，即使是胶片时代，也仅仅是胶片使用量的区别，对人工影响不大。
强化学习之父Richard Sutton和DeepMind强化学习副总裁David Silver对我们发出了当头棒喝：如今，人类已经由数据时代踏入经验时代。通往ASI之路要靠RL，而非人类数据！
「一位顶尖科学家，有数千亿美元的资源，却仍然能把Meta搞砸了！」最近，圈内对LeCun的埋怨和批评，似乎越来越压不住了。有人批评说，Meta之所以溃败，LeCun的教条主义就是罪魁祸首。但LeCun却表示，自己尝试了20年自回归预测，彻底失败了，所以如今才给LLM判死刑！
Hyper-RAG利用超图同时捕捉原始数据中的低阶和高阶关联信息，最大限度地减少知识结构化带来的信息丢失，从而减少大型语言模型（LLM）的幻觉。
o3编码直逼全球TOP 200人类选手，却存在一个致命问题：幻觉率高达33%，是o1的两倍。Ai2科学家直指，RL过度优化成硬伤。
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
还在用搜索和规则训练AI游戏？现在直接「看回放」学打宝可梦了！德州大学奥斯汀分校的研究团队用Transformer和离线强化学习打造出一个智能体，不靠规则、没用启发式算法，纯靠47.5万场人类对战回放训练出来，居然打上了Pokémon Showdown全球前10%！
当前，人们对人工智能驱动的药物发现公司（以下简称 AIDD）这一新兴公司确发有效的界定。2025年开年，DeepSeek的爆火为AI医疗和AI制药领域带来了多维度变革。近日，BioPharma Trend发表了一份AI制药研究报告，报告力图从各个维度回答AI对生物医药的关键价值。
具身智能的突破离不开高质量数据。目前，具身合成数据有两条主要技术路线之争：“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。英伟达在CES 2025指出“尚无互联网规模的机器人数据”，自动驾驶已具备城市级仿真，但家庭等复杂室内环境缺乏3D合成平台。
微软研究院开源的原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T，将低精度与高效能结合，开创了AI轻量化的新纪元。通过精心设计的推理框架，BitNet不仅突破了内存的限制，还在多项基准测试中表现出色，甚至与全精度模型不相上下。
在GitHub狂揽1w+星标的通义万相Wan2.1，又双叒上新了！
只用6GB显存的笔记本GPU，就能生成流畅的高质量视频！斯坦福研究团队重磅推出FramePack，大幅改善了视频生成中的遗忘和漂移难题。
这是一份报告，有关英伟达50系显卡。非常高质量，AI 一键出的
推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。
基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功，但在图像生成领域，扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。
在人工智能技术日新月异的今天，语音合成（TTS）领域正经历着一场前所未有的技术革命。最新一代文本转语音系统不仅能够生成媲美真人音质的高保真语音，更实现了「只听一次」就能完美复刻目标音色的零样本克隆能力。
