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苹果近年来在 AI 底层技术层面的投入正在不断加码。恰在此时，苹果 AI 研究团队提交了一篇极具探讨价值的论文《你的 logits 知道些什么？（答案可能会让你惊讶！）》
在游戏 NPC、虚拟主播、在线客服等数字人对话场景中，倾听时的 “扑克脸” 问题一直是行业长期痛点 —— 虚拟人说话时口型可以做到精准同步，但倾听时却表情僵硬、毫无反应，严重影响对话的自然感和沉浸感。盛大 AI 研究院（东京）与东京大学联合提出 UniLS（Unified Listening and Speaking），首个仅凭双轨音频即可端到端同时驱动说话和倾听面部动作的统一框架。
投资者正在积极争取AI 研究人员创办初创公司，以使 AI 更加可靠和高效。
Google 已组建了一支由研究人员和工程师组成的特别小组来改进其 AI 编码模型，据三位了解情况的人士透露，此举旨在实现更多自身编码的自动化，并最终实现 AI 研究的自动化。
本文作者 José Maria Macedo 是加密行业老牌研究机构 Delphi Digital 的联合创始人，也是 Delphi Ventures 的创始合伙人。Delphi 的客户包括 Polychain、Pantera、Ark Invest 等顶级基金，最近还专门开设了 AI 研究线 Delphi Intelligence。
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。