九名学者万字追问：为什么神经科学没能在AI热潮中发展出大模型？
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日本AI产业呈现封闭生态，头部公司Preferred Networks和PKSHA依赖本土大企业定制化服务，缺乏国际化突破。前者技术强但转向本土合作，后者侧重应用型AI盈利。产业链由大企业、政府、大学形成闭环，政策推动项目制需求，抑制通用型AI创新，导致日本错失全球AI竞争机遇。
眼花缭乱了。为争夺AI人才，大厂们齐齐放大招！
在短视频成为亿万用户日常生活标配的当下，它不仅是一种娱乐方式，更是人们获取信息、表达观点、构建社交的主要媒介。
基辛格在人生最后一本书中将AI类比为新时代的“核武器”，认为其将重塑国际权力格局，加剧地缘冲突但也可转化为战略工具。他强调中美需通过对话建立AI治理机制，避免实体战争，主张以灵活外交手段实现均衡，延续其维护美国领导地位的实用主义立场。
最近，DeepSeek工程师在GitHub上高亮了来自腾讯的代码贡献，并用“huge speedup”介绍了这次性能提升。
在人工智能领域，推理能力的进化已成为通向通用智能的核心挑战。近期，Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）范式下涌现出一批「Zero」类推理模型，摆脱了对人类显式推理示范的依赖，通过强化学习过程自我学习推理轨迹，显著减少了监督训练所需的人力成本。
现在，跑准万亿参数的大模型，可以彻底跟英伟达Say Goodbye了。
过去一年，AI 领域在开源力量的推动下呈现爆发式增长。大模型不再是少数巨头专属的技术高地，而是在社区协作与开放共享中不断演化，覆盖基础架构、算法优化、推理部署等多个层面。开源，让 AI 更快、更平、更广，也让越来越多的开发者、研究者、创业者拥有了参与下一代智能系统构建的机会。
当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练，转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性，提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。