强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
当前，大语言模型（LLMs）在编程领域的能力受到广泛关注，相关论断在市场中普遍存在，例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平
LeCun 向 Alexandr Wang 汇报？Meta 内部：是的。 招募了一众 AI 大牛以后，Meta 能吃得消吗？—— 这可能是很多人在问的问题。
我们认为，“隐私”与“AI”的关系，是关乎未来的一个关键议题，必须被严肃、妥善地解决。我们之所以坚持，是因为这不仅是技术问题，更关乎制度上的“先例”会怎么被建立。
最近，一款全新的奖励模型「POLAR」横空出世。它开创性地采用了对比学习范式，通过衡量模型回复与参考答案的「距离」来给出精细分数。不仅摆脱了对海量人工标注的依赖，更展现出强大的Scaling潜力，让小模型也能超越规模大数十倍的对手。
这篇报告第一次把对人心智状态的推断，放到和物理世界模型（physical world model）同等重要的位置上，并将其概念化为心智世界模型（mental world model）。相比于传统世界模型（如LeCun的JEPA）仅关注物理规律（物体运动、机械因果），心智世界模型则首次将心理规律（意图、情感、社会关系）纳入世界模型框架，实现“双轨建模”。
Listen Labs 由两位哈佛校友 Florian Juengermann 与 Alfred Wahlforss 在 2024 年底联合创立，并在 2025 年 4 月连获 Sequoia 领投的种子轮与 A 轮合计 2700 万美元融资，目标是打造一套能自动招募受访者、主持上千场多语访谈、即时归档并复用洞察的“AI 用户研究员”体系。
StudyX于2022年注册于美国，我们Day 1就面向全球市场、专注于知识学习与应用这一垂直细分场景。
最终体验 = 模型 + context (包括提示词、文件、代码库、业务数据，MCP服务等等一切喂给模型的东西)，正好Andrej karpathy前几天天也整了个新提法叫Context engineering，这里可以碰瓷一下Andrej哈哈，这篇文章好几天前我发在小红书了
据媒体报道，OpenAI的浏览器有望在未来数周内上线，集成聊天界面和AI代理功能。若能获得其4亿每周活跃ChatGPT用户的拥护，OpenAI或将对谷歌广告生态、Web数据流和搜索流量产生实质冲击。谷歌Chrome长期作为Alphabet广告业务的支柱，为广告精准投放和流量导向自有搜索引擎提供基础数据。
