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在秦浩桐看来，AI 越强，值得研究的问题就越多。AI 聊天模型刚出现时，人们拿它聊天、解答困惑。后来发现它能写代码、处理任务，又开始希望它多做一点，最好能替自己把事情办完。模型的能力在长，人们的要求也在长。原来还没有人想到的用途，一旦变得可能，马上就会暴露出一批新的难题。
早在 1995 年，Michael Wooldridge 等学者便在智能体研究的代表性论文《Intelligent Agents: Theory and Practice》中，提出了智能体的四项核心特征：反应性（Reactivity）、社会能力（Social Ability）、自主性（Autonomy）和主动性（Proactiveness）。
当模型学会持续迭代改进算法，便推开了通往智能自主进化的大门。近日，由来自智源研究院、中国科技大学、中国人民大学等多个机构的研究人员组成的 AREX 研究小组发布 AREX-2 模型。
第一视角视频越来越多，研究人员怎样把这些记录变成能够改善机器人能力的训练信息？
本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。
多轮对话、多智能体交互过程，大模型生存性威胁会被放大。
这篇文章彻底颠覆了人工智能领域的认知，引发了广泛的猜测，Sam Altman 还公开表达了赞赏。
不是我说，AI现在确实代码写得快，研究做得飞起；
近日，厘清智能创始人、清华大学人工智能学院李一鸣教授团队发布了两项 Physical AI 研究成果：世界动作模型 PrismWAM，以及面向机器人执行诊断与持续改进的 Agentic 框架 RoboDoctor。
程序员“魔丸降世”。