在5月中旬，谷歌发布了AlphaEvolve。不仅30天内攻克了18年未解的难题，或将开启了一场无需「灵感」的科学革命：未来，科学家将不再依赖直觉，而是靠AI解决难题！
又一项中国的 AI 技术在国外火了！
在大语言模型能力如此强大的背景下，AI与神经科学之间的联系变得前所未有地重要，催生了一个新兴领域：NeuroAI。它关注两个角度的问题：
LLM正以前所未有的速度进化：METR发现，它们的智能每7个月就翻一番。到了2030年，一个模型可能只需几小时，就能搞定人类工程师几个月的工作。别眨眼，你的岗位或许已在倒计时中。
Zeju Qiu和Tim Z. Xiao是德国马普所博士生，Simon Buchholz和Maximilian Dax担任德国马普所博士后研究员
多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
Vevo Therapeutics（现为Tahoe）与Arc研究所，两家分别在生物技术商业转化和非营利性基础研究领域领先的机构，于2025年2月联合发布了一项里程碑式的成果：全球最大的单细胞药物扰动数据集Tahoe-100M。
Kimi K2 发布了 2 天，我也测了足足 2 天。如果仔细观察 Kimi 这次的官方发布稿，不难发现 K2 强调的重点：Agent 与 Coding 能力。
