2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
1月23日，在第55届世界经济论坛(冬季达沃斯)上,“深度学习”三巨头之一、图灵奖得主、Meta AI首席科学家杨立昆（Yann LeCun），如此对腾讯新闻《一线》透露Meta2025年在AI领域的投资规模。
Meta这次真的坐不住了，计划在AI上继续加码！匿名员工爆料，黑马DeepSeek的出现，让Llama 4还未发布就已经落后，Meta慌了。
「工程师正在疯狂地分析 DeepSeek，试图从中复制任何可能的东西。」DeepSeek 开源大模型的阳谋，切切实实震撼着美国 AI 公司。最先陷入恐慌的，似乎是同样推崇开源的 Meta。
Meta 的首席 AI 科学家 Yann LeCun 表示，在未来三到五年内将出现一种“新的 AI 架构范式”，远远超出现有 AI 系统的能力。LeCun 还预测，未来几年可能是“机器人时代”，人工智能和机器人技术的进步将结合起来，开启一类新的智能应用。
我亲眼见证了数据量的爆炸式增长以及行业的巨额投入。当时就很明显，AI是推动这些数据增长背后的关键动力。那是一个非常有趣的时刻——Meta正在完成“移动优先”的过渡，开始迈向“AI 优先”。
2024一整年，各大科技厂商经历了对RayBan Meta的“质疑－理解－成为－超越”，在AI眼镜领域集结重兵。整个市场也从RayBan Meta的“一枝独秀”，变成了近百家企业参与、数十款新品被推出的火爆局面。
o1背后的推理原理，斯坦福和伯克利帮我们总结好了！
意图识别及其在智能设计中的应用
2025年伊始，Meta创始人扎克伯格就在播客节目中放出狠话，“在2025年，Meta以及其他正在研究这一领域的公司，很可能会开发出一种AI，它能够发挥相当于中级软件工程师的作用，具备编写代码的能力。”
