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年近 70 岁的图灵奖得主、强化学习之父理查德・萨顿（Richard Sutton），宣布创业了。本周一，Richard Sutton 宣布与 Khurram Javed 共同创立新公司 Oak Lab，要打破当前深度学习方式，用全新的理念构建 AGI。
近日，自监督学习新工作 VISReg（Variance-Invariance-Sketching Regularization）获图灵奖得主 Yann LeCun 连续转发并给予高度认可 —— 他在转发时评价道「VICReg begat SIGReg which begat VISReg」（VICReg 孕育了 SIGReg，SIGReg 又孕育了 VISReg），
7 月 14 日，Anthropic 旗下 Claude 开发者账号宣布，Artifacts 迎来一轮协作能力更新：Claude Code 创建的 Artifact 现在支持公开分享和多人协作编辑，团队还可以通过 Slack 中的 Claude Tag 直接创建 Artifact。
“购买使用AI时，钱可能要付两遍！”
Reve 在 7 月 9 日把图像模型迭代到了 2.1 版。距离 2.0 发布刚好一个月，放在基础模型圈子这不算常见。前面只挡着一个 OpenAI 的 GPT Image 2。另外官方说：「训练这版模型用的算力不到排行榜前后邻居的十分之一」。
“当你需要增强自己的智能时，别指望给第三方打个电话解决，而应该在公司内部完成。”
过去几年，扩散模型几乎定义了高质量图像生成：从随机噪声出发，经过多轮迭代，逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域，另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像，能否也像语言一样，通过自回归方式逐步生成？
本期Product Hunt周榜Top 1出自中国团队，AnySearch——一款AI搜索产品。过去一年，PH榜一的位置被Agent、AI IDE、大模型轮番占据，几乎没见过搜索类产品的影子。就是因为在全球开发者眼里，普通AI搜索已经很难突围了。
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。