搜索
2026年5月30日，半导体研究机构SemiAnalysis发布深度报告《AI Dark Output: The Visible Cost of Invisible Output》，提出了一个“暗产出”的概念，判断AI正在大规模创造真实经济价值，但这些价值在GDP、价格指数和就业统计中几乎无迹可寻，规模“可能不亚于工业革命”。
近年来，随着大模型从简单问答，走向深度研究、医疗咨询、多模态生成和长程 Agent 任务，一个基础问题变得越来越难回答：我们到底应该怎样判断模型输出的质量？
他叫Yi Tay，是Google DeepMind的研究科学家。去年带着Gemini Deep Think，拿下了IMO国际数学奥林匹克金牌，今年2月Gemini 3 Deep Think的发布，他也是核心贡献者。
大模型从“回答问题”走向“完成任务”，正在面临以下瓶颈：面向Claw Agents的数据、训练和评测都比传统environment training更难。为了解决该问题，中国人民大学、至知研究院等最新提出ClawGym——
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
2026年5月，两篇重磅研究在一周内相继发表。一组来自加州大学伯克利分校研究团队，样本是美国 20 所公立研究型大学的 95,513 名本科生。研究发表在《Science》科学杂志上，主题是大学生如何使用生成式 AI，以及怎样用它作弊。
近期，来自复旦大学与阿里巴巴通义万相的研究团队对此提出了新的思考。他们认为，多任务强化学习不应被视为一个统一优化问题，而应该解耦为两个彼此独立的过程：单任务的在线策略探索 & 多任务能力整合。
Meta曾被曝出向OpenAI研究员开出「1亿美元量级」薪酬包。奥特曼在播客里曝出这个数字时，硅谷一度怀疑自己听错了。普通博士后年薪不过5万美元，顶尖研究员年薪据报道超过1000万美元：差距接近200倍。这个数字背后，是45年前一篇经济学论文早已算清的逻辑。
Google DeepMind研究院姚顺宇最近接受媒体人采访时说：做一个好的产品经理，是一个我现在想不明白该怎么训练AI去做的事。言外之意，AI时代产品经理很难被替代。招聘市场已经给出了答案。根据脉脉2026年1—4月的数据，热招岗位里大模型算法排第一，产品经理排第二，AI产品经理也排到了前五的位置。
近日，千寻智能高阳团队的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被机器人顶会 RSS 2026 接收！这项工作从训练机制出发，让机器人动作天然具有连续性，实现了 "连音" 般的流畅执行，在五个真实世界操作任务上超越了现有方法，为具身智能领域的动作生成研究提供了新的思路。