人工智能热潮使部分初创企业实现爆发式增长。但据估算，没有企业能比开发热门AI 编程助手 Cursor 的 Anysphere 增长更快。
我们拆解AI Agent的运作流程，包括感知层、决策层和执行层。
Nature never undertakes any change unless her interests are served by an increase in entropy. 自然界的任何变化，唯有在熵增符合其利益时方会发生——Max Planck
您有没有发现，现在市面上的AI角色扮演的Agent总有种「隔靴搔痒」的感觉？用户和AI聊天时，AI虽然能说出符合角色设定的话，但总觉得缺了点什么——就像演员在背台词，而不是真的在思考。感觉很假，也很奇怪。
如果你面前有两个AI助手：一个能力超强却总爱“离经叛道”，另一个规规矩矩却经常“答非所问”，你会怎么选？
近期arxiv最热门论文，Qwen&清华LeapLab团队最新成果： 在强化学习训练大模型推理能力时，仅仅20%的高熵token就能撑起整个训练效果，甚至比用全部token训练还要好。
从电话录音机到播客，从语音助手到虚拟主播，语音技术在过去几十年里经历了从“工具型服务”向“内容型产品”的演化。大模型的快速崛起让语音技术的发展进入了一个新的跃迁周期，人们对语音产品的期待从听懂”内容“逐渐跃迁到听懂”情绪“。
在人与AI高度协同的时代，只有大量复杂UI界面的应用将会被淘汰。
清华与蚂蚁联合开源AReaL-boba²，实现全异步强化学习训练系统，有效解耦模型生成与训练流程，GPU利用率大幅提升。14B模型在多个代码基准测试中达到SOTA，性能接近235B模型。异步RL训练上大分！
随着大型语言模型（LLM）技术的不断发展，Chain-of-Thought（CoT） 等推理增强方法被提出，以期提升模型在数学题解、逻辑问答等复杂任务中的表现，并通过引导模型逐步思考，有效提高了模型准确率。
