今天，Gemini 3 Deep Think重磅升级，几乎刷爆全领域的SOTA，标志着AI推理能力进入了全新维度。这一次，在科学研究和硬核工程领域，Deep Think堪称一个「最强大脑」。
扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
在经济学和博弈论的世界里，找到「纳什均衡」往往意味着找到了复杂局势下的最优解。多所顶尖高校的研究人员开发出了一位名为PrimeNash的「AI数学家」，不仅能像人类专家一样推导公式，还能解决许多连传统算法都束手无策的复杂博弈难题，成果已发表在Cell Press旗下的交叉学科期刊Nexus上。
本⽂的主要作者来⾃上海交通⼤学和上海⼈⼯智能实验室，核⼼贡献者包括任麒冰、郑志杰、郭嘉轩，指导⽼师为⻢利庄⽼师和邵婧⽼师，研究⽅向为安全可控⼤模型和智能体。 最近，Moltbook 的爆⽕与随后的迅速
大家好，我是袋鼠帝。最近这两周，我的X（推特）和各种群都被刷屏了。作为一名一直在折腾 AI Agent 的博主，我当然坐不住。这几天我抽空疯狂研究OpenClaw，又是买服务器，又是配环境，把OpenClaw的多种玩法撸了一遍。
创新需要适当的灰度和混乱，但应对竞争需要秩序和纪律。 上千人的研究团队、投入上百亿元追赶两年，终于研发出能排在中国第一梯队的基础模型，迅速被只有上百人的团队用更少资源研发的模型超过，部门负责人承认失误，公司 CEO 在全员会上点名，本可以做得更好。
2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
Contrary 是一家成立于 2018 年的美国风险投资公司，由 Eric Tarczynski 创办，自成立以来，其以“人才驱动＋研究驱动”为核心方法论，在全球顶级高校铺设了庞大的人才网络，通过识别最优秀的年轻技术人才来发现投资机会。
来自上海交通大学、清华大学、微软研究院、麻省理工学院（MIT）、上海 AI Lab、小红书、阿里巴巴、港科大（广州）等机构的研究团队，系统梳理了近年来大语言模型在数据准备流程中的角色变化，试图回答一个业界关心的问题：LLM 能否成为下一代数据管道的「智能语义中枢」，彻底重构数据准备的范式？
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布了推理大模型 DeepSeek-R1，在学术界和工业界引发了对大模型强化学习方法的广泛关注与研究热潮。 研究者发现，在数学推理等具有明确答案的任务
