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近日，谷歌推出了一种全新的用于持续学习的机器学习范式 —— 嵌套学习，模型不再采用静态的训练周期，而是以不同的更新速度在嵌套层中进行学习，即将模型视为一系列嵌套问题的堆叠，使其能够不断学习新技能，同时又不会遗忘旧技能。
前段时间Trae下架了Claude，标志着但凡跟中国沾边AI工具都禁止使用 Claude 但我一点都不慌，因为已经很久没用 Claude 了 尤其在编程赛道上，国产大模型已经通过内部互卷站起来了。
近几年，各大词典评选的年度词汇中，AI 相关的新词异军突起。最新出炉的 2025 年柯林斯词典年度词汇，花落「vibe coding」——也不意外，它几乎是今年最热门的 AI 技术。 如果再往回拨一点
这说明o1不仅能够使用语言，还能够思考语言，具备元语言能力（metalinguistic capacity ）。由于语言模型只是在预测句子中的下一个单词，人对语言的深层理解在质上有所不同。因此，一些语言学家表示，大模型实际上并没有在处理语言。
智源研究院（BAAI）、Spin Matrix、乐聚机器人与新加坡南洋理工大学等联合提出了一个全新的终身记忆系统——RoboBrain-Memory。RoboBrain-Memory是全球范围内首个专为全双工、全模态模型设计的终身记忆系统，旨在解决具身智能体在真实世界的复杂交互问题，不仅支持实时音视频中多用户身份识别与关系理解，还能动态维护个体档案与社会关系图谱，从而实现类人的长期个性化交互。
Kuyda 和她的团队开始痴迷于一个比喻：当前的聊天机器人相当于 AI 界面的 MS-DOS 时代，而将会出现某种类似 Windows 或 MacOS 的时刻。Wabi不是另一个代码生成工具，也不是开发者的辅助工具，而是一个真正面向大众市场的消费产品，专为非技术人员设计。
过去两年，AI靠模仿人类席卷世界。但强化学习之父Richard Sutton却说：「GenAI的时代正在结束。」他带着图灵奖的荣光，加入一家几乎没人听过的公司——ExperienceFlow.AI，他要让AI不靠人类数据喂养，而靠「经验」觉醒。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
我其实有一个一直非常感兴趣的话题。 就是，黑产是怎么借助AI，来武装自己的。 在我们这个时代，我们几乎都能清楚的看到，AI技术对于社会的利，对于所有人的进步，也几乎不会再有人怀疑，AI到底是不是未来了
目前，最先进的对齐方法是使用知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）在所有 token 上最小化 KL 散度。然而，最小化全局 KL 散度并不意味着 token 的接受率最大化。由于小模型容量受限，草稿模型往往难以完整吸收目标模型的知识，导致直接使用蒸馏方法的性能提升受限。在极限场景下，草稿模型和目标模型的巨大尺寸差异甚至可能导致训练不收敛。