导读：近日，位于中关村的深度机智全球首次使用全新范式——人类学习，在多个国际 Benchmark 上取得 SOTA，史无前例地使用全新架构（仅使用人类第一视角数据、零真机数据）击败 Physical Intelligence 和英伟达等头部巨头二十多个百分点，并在两会开幕首日被央视报道。
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议上扔出一颗深水炸弹：Scaling Law根本没撞墙，2026年将迎来激进加速。他用棋盘稻米寓言做了个精准比喻——我们正站在第40格，前39格的所有震撼加在一起，不过是后24格的零头。这场指数级狂飙，没人准备好。
北京时间3月4日下午约13:00，通义实验室紧急召开了All Hands会议，阿里集团CEO吴泳铭向千问员工坦诚表示。12个小时前（北京时间3月4日凌晨0点11分），阿里千问大模型技术负责人林俊旸在X上突然宣布离职——林俊旸是阿里AI开源模型的核心推手，也是阿里最年轻的P10之一——行业一片哗然之时，Qwen的部分成员也无法接受团队灵魂人物的突然出走。
2026 开年已两个月，Agent 依然是全球最引人注目的 AI 赛道之一。OpenClaw（原 Clawbot）掀起的那波 Agent 热潮至今仍在发酵，甚至让「一人公司」概念第一次真正有了落地的可能性。
全球最大的卡路里追踪平台 MyFitnessPal 正式宣布，已完成对后起之秀 Cal AI 的收购。CalAI，这个由高中生 Zach Yadegari 发起的创业项目也迎来阶段性的结局，收购后，产品仍将独立运营，Zach Yadegari 在内 7 名成员均将加入 MyFitnessPal。（可参见我们的置顶文章《17岁高中生做AI App，不到4个月入账百万美元，独立开发者迎来春天？》）
强化学习已经成为大模型后训练阶段的核心方法之一，但一个长期存在的难题始终没有真正解决：现实环境中的反馈往往稀疏且延迟，模型很难从简单的奖励信号中推断出应该如何调整行为。
为了松绑参数与计算量，MoE 曾被寄予厚望 。它靠着稀疏激活的专家子网络，在一定程度上实现了模型容量与计算量的解耦 。然而，近期的研究表明，这并非没有代价的免费午餐 ：稀疏模型通常具有更低的样本效率 ；随着稀疏度增大，路由负载均衡变得更加困难 ，且巨大的显存开销和通信压力导致其推理吞吐量往往远低于同等激活参数量的 dense 模型 。
在近日的一场播客中，曾做出 5 款产品的 AI 创业公司 Every 创始人兼 CEO Dan Shipper 采访了一位特别的年轻人 Alex Mathew。这个来自美国得克萨斯州奥斯汀 Alpha 高中的 17 岁高三学生，同时也是一名 AI 硬件创业者。
AI 行业，似乎已经提前进入了以个人 Agent 为代表的「后 ChatGPT 时代」。这印证了独立 AI 基准测试机构「Artificial Analysis」的预测结论：2026，Agent 正在全面爆发。近期，他们发布了对 AI 领域发展的全面总结：《2025 年终 AI 发展报告》。
近日， Anthropic 和斯坦福研究者 Neil Rathi 与这位传奇研究者联合发布了一篇新论文，并得到了一些相当惊人的新发现。在这项研究中，他们挑战了当前大模型安全领域的一个核心假设。长期以来，业界普遍认为要在模型发布后通过 RLHF 或微调来限制其危险行为。但 Neil Rathi 和 Alec Radford 提出了一种更本质的解法：
