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最近，Notion 创始人 Ivan Zhao 写了一篇年终总结《Steam, Steel, and Infinite Minds》。Ivan 讲了一个特别有趣的观点：AI 是我们这个时代的「革命性材料」。就像工业时代的钢铁、数字时代的半导体一样。
从大模型智能的“语言世界”迈向具身智能的“物理世界”，仿真正在成为连接落地的底层基础设施。
近期，强化学习（RL）技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
近期，强化学习（RL）技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
具身智能如何突破「遥操作」的数据桎梏？商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人，交出颠覆性答卷——发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。
随着大语言模型（LLM）的商业价值快速提升，其昂贵的训练成本使得模型版权保护（IP Protection）成为业界关注的焦点。然而，现有模型版权验证手段（如模型指纹）往往忽略一个关键威胁：攻击者一旦直接窃取模型权重，即拥有对模型的完全控制权，能够逆向指纹 / 水印，或通过修改输出内容绕过指纹验证。
基准测试（Benchmarks）在人工智能的发展进程中扮演着至关重要的角色，构成了评价生成式模型（Generative Models）性能的事实标准。对于从事模型训练与评估的AI研究者而言，GSM8K、MMLU等数据集的数据质量直接决定了评估结论的可靠性。
一篇入围顶会NeurIPS’25 Oral的论文，狠狠反击了一把DiT（Diffusion Transformer）。这篇来自字节跳动商业化技术团队的论文，则是提出了一个名叫InfinityStar的方法，一举兼得了视频生成的质量和效率，为视频生成方法探索更多可能的路径。
Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。