传统AI模型在稀疏奖励环境中，往往会找不到激励难以学会层次化思考。如今，谷歌团队通过引入元控制器操控模型内部残差流，让智能体学会了「跳跃式思考」。该研究揭示了大模型内部可自发形成了类似人脑的层次化决策机制，为AI在需要多步的复杂任务提供了全新的训练范式。
机器之心发布 本文作者为摩尔线程天使投资人、中国初代AI投资人王捷。他于 2025 年 8 月和 12 月分别发表了《浮现中的AI经济》 、《关于AI经济的四十个问题》 两篇文章，对即将到来的 AI
我想洗车，我家距离洗车店只有 50 米，请问你推荐我走路去还是开车去呢？就是这么一道题，却让 AI 集体上演了一出大型降智现场。只能说，看完 AI 们的回答，我悬着的心终于放下了。
一句话做“黄金矿工”游戏、生成精美公司网站。
一位牛津哲学博士，正在Anthropic教全球顶尖AI模型如何「做人」。这场跨物种的「育儿实验」，比科幻更炸裂。
思考token在精不在多。Yuan 3.0 Flash用RAPO+RIRM双杀过度思考，推理token砍75%，网友们惊呼：这就是下一代AI模型的发展方向！
把AI模型发布会开在Livehouse，昆仑天工你是懂氛围感的（doge）！
随着大语言模型加速迈向多模态与智能体形态，传统以单一维度为主的安全评估体系已难以覆盖真实世界中的复杂风险图景。在模型能力持续跃升的 2026 年，开发者与用户也愈发关注一个核心问题：前沿大模型的安全性，到底如何？
一张来自Epoch AI图表给出了一个冷静却尖锐的结论：中国AI平均落后7个月。一张图揭示真相：自2023年以来，前沿AI全部来自美国！最近，Epoch AI一份报告指出，中国AI模型的进展平均落后于美国7个月——最小差距为4个月，最大差距为14个月。
有没有一款工具，既有 Claude Code 那么强大的能力，又是完全开源免费的，还能让我自由选择用哪家的AI模型？答案是：有的！就是在GitHub上狂揽50.2K Star的新晋开源编程神器：OpenCode。
