最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。
当大多数00后还在纠结高考志愿、大学专业时，Daniel Ruskin这位小哥已经在为Coinbase写着关乎数百万交易的支付代码，那年他才14岁。
在现实世界中，如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位（Affordance）对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning，就是希望模型能够根据视觉和语言线索，自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置，从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。
前OpenAI研究员Daniel Kokotajlo团队发布了「AI 2027」预测报告，描绘了一个超人AI崛起的未来：从2025年最贵AI诞生，到2027年自我进化的Agent-5渗透政府决策，人类可能在不知不觉中交出主导权。
AI 硬件——一个共识大于非共识的投资主题，尤其是 CES 之后。相比单纯的模型或者软件服务，硬件的确存在新的适合创业者发挥的空间和机会。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
新一代 Kaldi 团队是由 Kaldi 之父、IEEE fellow、小米集团首席语音科学家 Daniel Povey 领衔的团队，专注于开源语音基础引擎研发，从神经网络声学编码器、损失函数、优化器和解码器等各方面重构语音技术链路，旨在提高智能语音任务的准确率和效率。
它可以模仿人类研究者调用搜索引擎、看论文、查参考文献。繁琐冗长的论文调研，现在，只需要两分钟。
本期《智者访谈》邀请到著名开源语音识别项目 Kaldi 的创始人、小米集团语音首席科学家 Daniel Povey 博士。作为推动全球智能语音处理产业化的关键人物，他见证了语音识别技术从实验室走向大规模应用的全过程。十多年前，他在微软研究院的实习生，如今已成为 Google Gemini 等标志性项目的负责人。
最近几天，AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。
