腾讯AI Lab|让AI左右互搏，无需人类数据也能自学成才！
腾讯AI Lab|让AI左右互搏，无需人类数据也能自学成才！当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
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6763 点击 2025-08-13 11:55
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当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
2024年，AI创业的叙事正在发生根本性转变。如果说2023年是“百模大战”的技术奇观与资本狂欢，那么今年，当市场的喧嚣逐渐沉淀，聚光灯则明确地打向了产业落地的主战场。一批真正意义上的“AI原生”新势力正在快速崛起，它们不再是传统业务的AI改良派，而是将大模型作为数字世界的地基，直接构建商业大厦的“原住民”。
近年来，大语言模型（LLM）已展现出卓越的通用能力，但其核心仍是静态的。面对日新月异的任务、知识领域和交互环境，模型无法实时调整其内部参数，这一根本性瓶颈日益凸显。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
面对对抗攻击，具身智能体除了被动防范，也能主动出击！ 在人类视觉系统启发下，清华朱军团队在TPMAI 2025中提出了强化学习驱动的主动防御框架REIN-EAD。
智能体元年，处处都是智能体。甚至刚落幕的ISC.AI 2025第十三届互联网安全大会，主题直接就是“ALL IN AGENT”。
具身智能「大脑」，更准确地，以「世界模型」为内核的具身智能「大脑」会成为 AI 下一阶段竞争焦点吗？ 上世纪九十年代，「世界模型」思想雏形初现，之后几十年被不断强化、延伸，直到 ChatGPT 引爆 AI 新浪潮、Sora 问世、大模型落地成主流、具身智能迎来新纪元……「世界模型」或是通往「类人智能」的解法被视为新的业界共识。
大多数 AI 工具都在拼“能做多少”：生成多少文案、提高多少效率、节省多少时间。 有一个产品，反着来 —— 什么都不做，只听你说话。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
上周 GPT 5 的更新，除了激起对 4o 的想念，还激起了对 OpenAI 刀法的埋怨：优先付费用户，优先 API 支持…… 说吧，奥特曼，是不是就想逼我花钱升级？