图灵奖得主Sutton新作：AI的下一步，是走向「生成认知」
图灵奖得主Sutton新作：AI的下一步，是走向「生成认知」从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。
来自主题: AI技术研报
6335 点击 2026-06-02 15:05
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从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。
相信大家都有过这样的体验：同一个系列的模型，使用文本交互的时候，模型就像开启了 “最强大脑”，数学代码等各种复杂推理任务样样精通，可是一旦将其改造成语音对话模型之后，性能就猛烈下降，严重 “降智”，经常会犯很多基本的逻辑错误。
今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
5 月 19 日，Andrej Karpathy 在 X 上宣布加入 Anthropic。个人近况：我已加入 Anthropic。我认为未来几年在 LLMs 前沿的工作将具有特别重要的塑造性。我非常激动能加入这里的团队并重回研发。我仍然对教育充满热情，并计划适时恢复我在这方面的工作
近期，LLM 已经在 IMO 上取得了很好的成绩，在一些研究级数学上（如短程证明、组合构造）也有所进展。但如果真正让 LLM 去处理提出数十年的数学猜想，结果会是如何？
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
大家好，最近有人刚刚为电子产品开发了一个 Claude Code 工具。 它叫做 Blueprint。输入你想要构建的内容，它就会为你的 Arduino 或树莓派项目生成接线图、物料清单和分步组装指南。能不能自己搭建一个呢？
刚刚，Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》，试图用一套 自然语言自动编码器（Natural Language Autoencoders，下文简称 NLA）， 撬开这个黑箱。
当地时间 5 月 5 日，迈阿密一家名为 Subquadratic 的公司走出隐身模式。CTO Alexander Whedon 在 X 上把首款模型 SubQ 称作“a major breakthrough in LLM intelligence”（LLM 智能领域的重大突破），