马斯克要让Grok全面接管x，彻底剔除人类规则推荐算法
马斯克要让Grok全面接管x，彻底剔除人类规则推荐算法AI助手Grok要全面接手X了！ 马斯克宣布：X（推特）将在未来几周内彻底移除启发式推荐算法，由Grok接手，通过阅读和观看全部内容来全自动匹配用户兴趣。
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7326 点击 2025-10-21 16:14
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AI助手Grok要全面接手X了！ 马斯克宣布：X（推特）将在未来几周内彻底移除启发式推荐算法，由Grok接手，通过阅读和观看全部内容来全自动匹配用户兴趣。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
都说苹果AI慢半拍，没想到新研究直接在Transformer头上动土。（doge） 「Mamba+工具」，在Agent场景更能打！
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题，全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计算，展现出保护隐私信息的巨大潜力。
会思考的机器才是革命 。中国人形机器人产业的手中，握着制造业的王牌，也卡着智能模型的瓶颈。
现有视觉语言大模型（VLMs）在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板：1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限，视觉感知和推理能力未被充分激发；2. 强化学习虽能带来改进，但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。
给歌曲做MV，现在已经是一个AI就能搞定的时代了。 来，请欣赏用AI给神曲《八方来财》做的东方赛博朋克MV：
真正的科研利器诞生了！Claude生命科学版出世，搭载最强Claude Sonnet 4.5，实验基准碾压人类。不论是统计代码编写，还是文献总结，AI数小时搞定数月课题。