MIT学生48小时学完一学期的课，90%的人用错了AI
MIT学生48小时学完一学期的课，90%的人用错了AI最近，社交媒体上一个帖子火了： MIT 学生如何用 48 小时学完一学期的课？
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7318 点击 2026-03-16 14:27
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最近，社交媒体上一个帖子火了： MIT 学生如何用 48 小时学完一学期的课？
在当前的 LLM 开发中，后训练阶段通常被视为赋予模型特定能力的关键环节。传统的观点认为，模型必须通过强化学习（如 PPO、GRPO 或 RLHF）和进化策略（ES）等算法，在反复的迭代和梯度优化过程中调整权重，才能在特定任务上达到理想的性能。
Ben在视频中提到了一个令人震惊的数据对比。虽然ChatGPT的使用率在飞速增长，企业也在疯狂尝试各种AI解决方案，但真正能看到商业价值的却少之又少。根据MIT的研究，在供应商销售的AI解决方案中，只有5%的试点项目最终进入了生产环境。Deloitte（德勤）发现只有15%的组织表示他们从AI中获得了显著的、可衡量的ROI。
过去，科学家观察研究细胞的工具很有限。
这两周，Claude Code 上了个 COBOL 现代化功能，IBM 当天暴跌 13%；又上了个安全扫描功能，一口气翻出 500 多个此前藏了几十年的高危漏洞，网安股集体跳水。彭博社甚至专门做了一期播客讨论“哪些 SaaS 公司能活下来”。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
"我最初装上Codex时说，绝不会让它完全控制我的电脑。这句话大概坚持了两小时。"OpenAI CEO Sam Altman在Cisco AI Summit上坦承，自己现在用两台笔记本电脑工作——一台
来自上海交通大学、清华大学、微软研究院、麻省理工学院（MIT）、上海 AI Lab、小红书、阿里巴巴、港科大（广州）等机构的研究团队，系统梳理了近年来大语言模型在数据准备流程中的角色变化，试图回答一个业界关心的问题：LLM 能否成为下一代数据管道的「智能语义中枢」，彻底重构数据准备的范式？
让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！
近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！