来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
DeepSeek荣登Nature封面，实至名归！今年1月，梁文锋带队R1新作，开创了AI推理新范式——纯粹RL就能激发LLM无限推理能力。Nature还特发一篇评论文章，对其大加赞赏。
近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
谷歌DeepMind研究团队一年前的研究成果直到昨晚才姗姗揭秘，提出了一种叫做GDR的新方法，颠覆了传统训练中设法剔除脏数据的思路，将饱含恶意内容的数据「变废为宝」，处理后的数据集用于训练，甚至比直接剔除脏数据训练出的模型效果还好，「出淤泥而不染」，「择善而从」。
近日，全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 在葡萄牙落幕，共 3 篇论文获奖，华为网络技术实验室与香港科技大学 iSING Lab 合作的 DCP 研究成果，获本届大会 Best Student Paper Award (Honorable Mention)，成为亚洲地域唯一获奖的论文。
这项名为 MachineLearningLM 的新研究突破了这一瓶颈。该研究提出了一种轻量且可移植的「继续预训练」框架，无需下游微调即可直接通过上下文学习上千条示例，在金融、健康、生物信息、物理等等多个领域的二分类 / 多分类任务中的准确率显著超越基准模型（Qwen-2.5-7B-Instruct）以及最新发布的 GPT-5-mini。
只要科学任务可以评分，AI就能找到超越人类专家的方法，实现SOTA结果？ 这是谷歌一篇最新论文里的内容： 使用大模型+树搜索，让AI大海捞针就行。
上周，福布斯、Wired等争相报道「全球最快开源推理模型」K2-Think，，甚至图灵奖得主Yann LeCun转发推文。但仅三天后，ETH五位研究员的博客如晴天霹雳：87数学评估题竟藏在训练集中！这不仅仅是技术突破，更是行业诚信的警钟。
人类的大脑，会在梦里筛选记忆。如今，AI也开始学会在「睡眠」中整理、保存，甚至遗忘。Bilt部署数百万智能体，让科幻小说里的设问——「仿生人会梦见电子羊吗？」——逐步成真。那么，当AI也能选择忘记时，它会变得更像人，还是更陌生？
很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑。最近的观察给出了不一样的结论。研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。
