本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
只要科学任务可以评分，AI就能找到超越人类专家的方法，实现SOTA结果？ 这是谷歌一篇最新论文里的内容： 使用大模型+树搜索，让AI大海捞针就行。
上周，福布斯、Wired等争相报道「全球最快开源推理模型」K2-Think，，甚至图灵奖得主Yann LeCun转发推文。但仅三天后，ETH五位研究员的博客如晴天霹雳：87数学评估题竟藏在训练集中！这不仅仅是技术突破，更是行业诚信的警钟。
什么情况，帮马斯克训练大模型的人说失业就失业了？上周四晚，xAI内部上演了一场突袭测试，还要求员工必须在第二天早上之前完成并提交。这可不是一次简单的随堂测试——截至目前，本次xAI内部测试的淘汰率高达33%，已有超过500名员工被通知卷铺盖走人。
人类的大脑，会在梦里筛选记忆。如今，AI也开始学会在「睡眠」中整理、保存，甚至遗忘。Bilt部署数百万智能体，让科幻小说里的设问——「仿生人会梦见电子羊吗？」——逐步成真。那么，当AI也能选择忘记时，它会变得更像人，还是更陌生？
很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑。最近的观察给出了不一样的结论。研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。
让数字人的口型随着声音一开一合早已不是新鲜事。更令人期待的，是当明快的旋律响起，它会自然扬起嘴角，眼神含笑；当进入说唱段落，它会随着鼓点起伏，肩膀与手臂有节奏地带动气氛。
生成式AI的快与好，终于能兼得了？
随着Agent的爆发，大型语言模型（LLM）的应用不再局限于生成日常对话，而是越来越多地被要求输出像JSON或XML这样的结构化数据。这种结构化输出对于确保安全性、与其他软件系统互操作以及执行下游自动化任务至关重要。
OpenAI o3的多轮视觉推理，有开源平替版了。并且，与先前局限于1-2轮对话的视觉语言模型（VLM）不同，它在训练限制轮数只有6轮的情况下，测试阶段能将思考轮数扩展到数十轮。
