大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。
当我们还在调侃「AI写错代码」时，实验室里的科学家却看到它能独立完成几个小时的复杂任务。AlphaGo作者Julian罕见发声：公众对AI的认知，至少落后一个世代。最新数据更显示，AI正以指数速度逼近专家水准，2026或许就是临界点。我们，是在见证未来，还是在自欺欺人？
AI万亿赌局，马斯克们正越来越富，但人类在集体失业？Hinton最新末日警告，科技巨头不裁员，根本赚不到钱。
大模型推理到底要不要「长篇大论」？过去一年，OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Qwen 等一系列推理模型，把「长链思维」玩到极致：答案更准了，但代价是推理链越来越长、Token 消耗爆炸、响应速度骤降。
11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空。作为目前 AI 领域的主力训练芯片，H100 配备 80GB 内存，其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。在轨道上，它将测试一系列人工智能处理应用，包括分析地球观测图像和运行谷歌的大语言模型（LLM）。
是孩子该看的东西。
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
从豆包的「产品卡」里，可以窥见大模型对产品销售的新链路已经展开。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
据《智能涌现》获悉，极佳视界近日完成新一轮亿元级A1轮融资，本轮融资由华为哈勃、华控基金联合投资。此前8月底，极佳视界宣布完成Pre-A&Pre-A+连续两轮数亿元融资。2个月3轮融资，体现了资本市场对极佳视界团队实力、技术路线和业务推进的认可，也折射出投资方对“物理世界通用智能”（物理AI）关键转折点的判断。
