基础模型（FM）是一种在海量数据上训练的人工智能系统，具备强大的通用性和跨模态能力。港科大最新发表的论文显示：FM可能引领科学进入第五范式，但大模型的偏见、幻觉等问题仍需正视。
开源大模型，进入中国时间。 10月，公开数据显示，来自中国的开源大模型已经牢牢占据榜单前五。 阿里的Qwen系列和DeepSeek，更是从2024年下半年起，就在开源社区构建起越来越深远的影响力。
一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。然而，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer，往往得到的表征只会体现其主体信息，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。
教育 AI 的热度正重新回到上升曲线。不同于早期的「狂飙阶段」，如今的竞争更像一场结构重排——头部在稳，中腰在提速，尾部在寻找新的出口。AI 在教育中的角色，也从单一的「功能工具」，进化为教学系统中的「生态节点」。
互联网大厂要引流，教育大厂想变现。
在这个新访谈中，Sutton 与多位专家一起，进一步探讨 AI 研究领域存在的具体问题。
AI席卷职场，大厂裁员与岗位替代加速。奥特曼称能被AI取代的工作并非「真工作」。硅谷上演「代码战争」：有人拥抱Cursor/Claude提效，有人拒用AI遭解雇。在效率与质量拉扯中，人类价值与工作定义正被重写。
“如果一个问题只需小模型就能回答，为什么还要让更贵的大模型去思考？”
从2025年9月开始，美国多家科技巨头放弃彼此间的“恩恩怨怨”，转而围绕算力展开串联合作，呈现成片的“合纵连横”态势。
这是一个信息悖论的时代。
