OpenAI的人才地震还在继续！刚刚，前研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，这位亲手主导o1、o3和整个GPT-5系列post-training的核心人物，选择加入Anthropic，重返一线RL研究。
在当今的大模型后训练（Post-training）阶段，DPO（直接偏好优化） 凭借其无需训练独立 Reward Model 的优雅设计和高效性，成功取代 PPO 成为业界的 「版本之子」，被广泛应用于 Llama-3、Mistral 等顶流开源模型的对齐中。
在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！
对于电子产品，我们已然习惯了「出厂即巅峰」的设定：开箱的那一刻往往就是性能的顶点，随后的每一天都在折旧。
硅谷宠物情感智能公司Traini宣布已完成超5000万元人民币融资，资金将主要用于多模态情感模型研发、软硬件产品迭代及海外市场扩张。老股东Tao Foundation及小米联合创始人洪峰继续跟投。
刚刚，彼得·蒂尔一句话捅破天花板：AI芯片最终不会稀缺，将沦为白菜价。当AMD、ASIC、TPU、Trainium联手围剿，英伟达的暴利时代正在倒计时。
MiniMax 海螺视频团队「首次开源」了 VTP（Visual Tokenizer Pre-training）项目。他们同步发布了一篇相当硬核的论文，它最有意思的地方在于 3 个点：「重建做得越好，生成反而可能越差」，传统 VAE 的直觉是错的
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
从未见过如此凡尔赛的名场面。云计算一哥亚马逊云科技CEO Matt Garman，在自家年度盛宴re:Invent 2025中，因为还要发布的新产品太多了，于是他在现场来了一句： 我挑战一下10分钟内发布25个产品！
