从千问变动到 “AI 英雄传”，与 DINQ 高岱恒聊传奇 AI 研究员们
从千问变动到 “AI 英雄传”，与 DINQ 高岱恒聊传奇 AI 研究员们这是自我实现的过程，这是 “无限游戏”。
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5786 点击 2026-03-17 09:26
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这是自我实现的过程，这是 “无限游戏”。
过去一年，LLM Agent几乎成为所有 AI 研究团队与工业界的共同方向。OpenAI在持续推进更强的推理与工具使用能力，Google DeepMind将推理显式建模为搜索问题，Anthropic则通过规范与自我批判提升模型可靠性。
在长期以来的 AI 研究版图中，具身智能虽然在机器人操作、自动化系统与现实应用中至关重要，却常被视为「系统工程驱动」的研究方向，鲜少被认为能够在 AI 核心建模范式上产生决定性影响。
如果没有PhD，是不是就和前沿AI研究没关系了？至少在Noam Brown看来，未必。这位OpenAI 研究员、o1的核心贡献者，刚刚分享了一串“非典型研究员”的经历。
由三位前 OpenAI 研究人员创立的初创公司 Applied Compute 正就以 13 亿美元估值筹集新资金进行谈判，包括该项投资在内。据透露，该公司致力于帮助企业使用自有数据定制模型。若融资成功，其估值将较不到三个月前公布的上一轮融资（ 估值约 5 亿美元 ）增长逾一倍。
近日，美国华盛顿大学博士生邵如琳和合作团队打造出一个名为 Deep Research Tulu（DR Tulu）的深度研究小助手。使用一次 OpenAI 的 Deep Research 服务可能需要大约 1.8 美元，而 DR Tulu 使用一次的成本却不到 0.002 美元，这几乎是千倍的效率提升，这意味着未来个人或者小团队也能负担得起高质量、高可信度的 AI 研究服务。
12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
在这个新访谈中，Sutton 与多位专家一起，进一步探讨 AI 研究领域存在的具体问题。
来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，