大语言模型（LLMs）的爆发式增长引领了人工智能领域的范式转移，取得了巨大的工程成功。然而，一个关键的悖论依然存在：尽管 LLMs 在实践中表现卓越，但其理论研究仍处于起步阶段，导致这些系统在很大程度上被视为难以捉摸的「黑盒」。
胡宇航（网名 “U 航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
当我深入分析Metaforms的解决方案时，发现他们的创新不仅仅在于技术本身，更在于对市场研究工作流程的深刻理解和重新设计。他们开发的AI agent系统能够无缝集成到现有的研究流程中，自动化那些最耗时的手工操作。
谷歌 Gemini 数据联合负责人 Andrew Dai 联手苹果首席研究科学家 Yinfei Yang，隐身创办 AI 新秀 Elorian。首轮将融资 5000 万美元，剑指「视觉推理」这个下一代大模型的核心问题。
《Nature Medicine》 的研究报道“A multimodal sleep foundation model for disease prediction”，研究人员开发了一种名为 SleepFM 的基础模型，从超过58万小时的记录中“学会”了睡眠的语言。这不仅是睡眠科学的进步，更是AI在生物医学领域的深层突围。
戴明博表示，这家名为 Elorian 的新公司目前正在与投资人洽谈，计划完成一轮约 5000 万美元的种子融资。知情人士透露，由前 CRV 普通合伙人 Max Gazor 于去年 10 月创立的风投机构 Striker Venture Partners 正在洽谈领投该轮融资。
有了 AI，科学研究是否有一天可以摆脱对湿实验的高度依赖，通过在计算机中构建“虚拟细胞”，来模拟和理解新药可能产生的生物效应？如今，这一愿景正被逐步实现。由上海交通大学郑双佳教授及其研究团队打造的 V
近期，DeepSeek-OCR 凭借其创新的「视觉文本压缩」（Vision-Text Compression, VTC）范式引发了技术圈的高度关注。为了解答这一疑问，来自中科院自动化所、中国科学院香港创新研究院等机构的研究团队推出了首个专门针对视觉 - 文本压缩范式的基准测试 ——VTCBench。
近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
