大模型后训练的痛点：均值优化忽略低概率高信息路径，导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下，MVaR目标函数推导梯度估计，多问题捆绑转化反馈，实验中Geo3K准确率54.5%，LiveCodeBench Pass@1提升1%，泛化能力强悍。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o—— AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
Transformer之父「叛逃」？8年前掀起AI革命的男人，如今嫌「自己孩子」太吵太卷！当资本狂飙、论文堆积如山，他却高喊：是时候放弃Transformer，重新找回好奇心了。
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
注意看，眼前这个男人暂且叫他小帅。 你可能想不到，他只是在厨房里优雅地煎牛排做做家务，每小时最高能赚进1000多块（150美元）。 怪不得小帅天天上班喜笑颜开。
最近，曾任字节智慧教育业务线 CEO 的李可佳（Ethan KJ Li）也入局了“AI 播客”，只不过它的思路与前两位并不相同。李可佳的产品名为 Aibrary，于今年 4 月 23 日上线美区 App Store 进行测试，9 月 23 日正式上线。从官网上的介绍来看，Aibrary 的核心功能是把书籍转化/重塑为个性化播客，并通过定制学习路径、互动式辅导，服务于个人学习场景。
在 AI 时代，最赚钱的可能不是那些会写代码的人，而是那些能把专业经验「产品化」的人。大量专业人士手里握着宝贵的行业 know-how，却找不到一个合适的方式把它变成持续收入。直到我看到 MuleRun，才发现有人正在尝试打破这个困局——让不懂代码的专业人士，也能把自己的工作流变成可交易的「商品」。
全新AI工具EditVerse将图片和视频编辑整合到一个框架中，让你像P图一样轻松P视频。通过统一的通用视觉语言和上下文学习能力，EditVerse解决了传统视频编辑复杂、数据稀缺的问题，还能实现罕见的「涌现能力」。在效果上，它甚至超越了商业工具Runway，预示着一个创作新纪元的到来。
