心理健康问题影响着全球数亿人的生活，然而患者往往面临着双重负担：不仅要承受疾病本身的痛苦，还要忍受来自社会的偏见和歧视。世界卫生组织数据显示，全球有相当比例的心理健康患者因为恐惧社会歧视而延迟或拒绝治疗。
2023年，当整个AI行业都在为“最强大模型”争得头破血流时，亚马逊云科技却洞察到一个关键事实：AI的价值不在于谁的模型最强大，而在于能否为不同场景选择最适合的模型。
全网疯玩Genie3，惊叹：这才是真正的大世界！距离上一代Genie2，才刚刚过去7个多月，谷歌世界模型就像开了倍速进化
众所周知，大型语言模型的训练通常分为两个阶段。第一阶段是「预训练」，开发者利用大规模文本数据集训练模型，让它学会预测句子中的下一个词。第二阶段是「后训练」，旨在教会模型如何更好地理解和执行人类指令。
强化学习（RL）范式虽然显著提升了大语言模型（LLM）在复杂任务中的表现，但其在实际应用中仍面临传统RL框架下固有的探索难题。
在人工智能技术浪潮的席卷下，AI在编程领域的应用正以令人目眩的速度演进，深刻改变着软件开发行业的固有格局。
强化学习+任意一张牌，往往就是王炸。专注于LLM+RL的科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架——MCP·RL。
Tavily，一家为AI提供企业级安全搜索API的初创公司，于近日完成2000万美元的A轮融资，由Insight Partners领投，公司累计融资额达2500万美元。Tavily源自其创始人在2023年创建的、在GitHub上广受欢迎的开源项目GPT Researcher，专注于解决AI智能体在访问互联网时面临的合规与安全挑战。
近日，一项由北京大学、字节跳动 Seed 团队及香港大学联合进行的研究，提出了一种名为「SWE-Swiss」的完整「配方」，旨在高效训练用于解决软件工程问题的 AI 模型。研究团队推出的 32B 参数模型 SWE-Swiss-32B，在权威基准 SWE-bench Verified 上取得了 60.2% 的准确率，在同尺寸级别中达到了新的 SOTA。
近日，麻省理工学院也推出了一个AI学习平台。这个名叫MIT Learn的平台提供超过12700个学习资源，其中大部分是免费的。这个名叫MIT Learn的平台提供超过12700个学习资源，其中大部分是免费的。
