斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元大模型持续学习，又有新进展！
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8685 点击 2026-01-27 16:15
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大模型持续学习，又有新进展！
思维导图曾被证明可以帮助学习障碍者快速提升成绩，那么当前已经可堪一用的智能体系统如果引入类似工具是否可以帮助改善长期学习记忆能力呢？有研究团队做出了探索性尝试。
近日，北京大学朱毅鑫教授课题组、北京大学毕彦超教授课题组和山西医科大学第一医院王效春团队通过结合 AI 模型和大脑损伤患者的数据，发现语言其实是一副无形的智能眼镜，时刻在悄悄修饰着我们看到的世界。我们可能以为视觉就是眼睛看到什么就是什么，但是这项成果说明了视觉从来都不是孤立的。事实上，当我们在看图片的时候，其实不只是在看，而是在进行被语言调制过的看。
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
斯坦福与英伟达联合发布重磅论文 TTT-Discover，打破「模型训练完即定型」的铁律。它让 AI 在推理阶段针对特定难题「现场长脑子」，不惜花费数百美元算力，只为求得一次打破纪录的极值。从重写数学猜想到碾压人类代码速度，这种「激进进化」正在重新定义机器发现的边界。
近年来多模态大模型在视觉感知，长视频问答等方面涌现出了强劲的性能，但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ，带来极高的显存占用和延迟，限制了模型的可扩展性和本地部署。
在长期以来的 AI 研究版图中，具身智能虽然在机器人操作、自动化系统与现实应用中至关重要，却常被视为「系统工程驱动」的研究方向，鲜少被认为能够在 AI 核心建模范式上产生决定性影响。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
在向量数据库的工程实践中，处理多模态数据，特别是结合地理位置（LBS）与非结构化语义数据，一直是一个复杂的架构挑战。
随着大语言模型加速迈向多模态与智能体形态，传统以单一维度为主的安全评估体系已难以覆盖真实世界中的复杂风险图景。在模型能力持续跃升的 2026 年，开发者与用户也愈发关注一个核心问题：前沿大模型的安全性，到底如何？