华人一作！Meta等复刻AlphaZero神话，AI甩开人类自修成神
华人一作！Meta等复刻AlphaZero神话，AI甩开人类自修成神当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
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9663 点击 2025-12-29 09:06
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当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
咱就是说啊，这届世界杯，真的太有看头了。虽然国足是无缘了，但咱们中国大模型们竟然要集体参赛！参赛要干什么？进行全球首次人机预测大战。
直到刚刚，用最新的图像模型NextStep-1.1，扳回一球。总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。
在近期43 Talks与中国最大的00后创业组织wteam联合举办的2025 XAIR大会访谈现场，这位00后创业者分享了他正在做的一个大胆尝试：在软件吞噬一切的时代，造一块笨拙的硬件，为在原子化社会中躺不平、卷不动的Z世代青年重建一座音乐创作的精神避难所。
由香港大学丁凯欣领导，联合华南理工大学周洋以及快手科技Kling团队共同完成的这项研究，开发出了一个名为“炼金师”（Alchemist）的AI系统。它就像一位挑剔的大厨，能从海量图片数据中精准挑选出最有价值的一半。
最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
在生成式AI（GenAI）的推动下，2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫，而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛，AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验，让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
「高烧」三年后，AI行业终于冷静：Scaling红利即将耗尽，单纯堆参数绝非良药。但商汤已胸有成竹。
CyboPal ONE 尝试告诉用户，未来硬件不应只是被动、静止的容器，而应是具有‘代理权（Agency）’的主动生命体。”
近年来，大语言模型的能力突飞猛进，但随之而来的却是愈发棘手的双重用途风险（dual-use risks）。当模型在海量公开互联网数据中学习时，它不仅掌握语言与推理能力，也不可避免地接触到 CBRN（化学、生物、放射、核）危险制造、软件漏洞利用等高敏感度、潜在危险的知识领域。