每次更换语言模型就要重新优化提示词？资源浪费且效率低下！本文介绍MetaSPO框架，首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法，让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果：框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示，最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型，评分从0.3920提升至0.4362。
2万亿Llama4巨兽一再推迟，又传出了80%团队辞职的惊人消息！目前，发言人已辟谣消息不准确，Meta或许迎来了至暗时刻。
最近，Meta 公司首席 AI 科学家、图灵奖得主 LeCun 转发了他在纽约大学的同事 Kyunghyun Cho 的一篇帖子：内容是关于这位教授 2025 学年机器学习研究生课程的教学大纲和讲义。
本文详细介绍了斯坦福大学最新提出的"以弱驭强"（W4S）范式，这一创新方法通过训练轻量级的弱模型来优化强大语言模型的工作流。核心亮点包括：
怎么老是你？？？（How old are you）尤其是最近Meta FAIR研究员朱泽园分享了他们《Physics of Language Models》项目的系列新进展后，有网友发现，其中提到的3-token因果卷积相关内容，沙哥等又早在三年前就有相关研究。这是最近网友不断对着Transformer八子之一的Noam Shazeer（为方便阅读，我们称他为沙哥）发出的灵魂疑问。
Meta FAIR新负责人上任，联合创始人回归：
Sasame公司怀揣着“让AI听懂人心，让沟通回归自然”的愿景，致力于打造一种全新的、自然流程的人机交互体验，解决现有语音交互中理解不准确、沟通不流畅、应用场景受限等问题，通过可穿戴设备提供高品质音频，让AI伴侣观察世界，实现用户与AI的真实、自然交互。
现在如果我想听音乐，我第一反应是：“我要用哪个服务？Spotify还是Tidal？”但这其实不是我真正的需求。我的真实意图是：“我想听这首歌。”我希望只要说出来，AI就能帮我搞定。
这篇论文包含了当前 LLM 的许多要素，十年后的今天或许仍值得一读。
刚刚，LMArena陷入了巨大争议，斯坦福MIT和Ai2等的研究者联手发论文痛斥，这个排行榜已经被Meta等公司利用暗中操作排名！Karpathy也下场帮忙锤了一把。而LMArena官方立马回应：论文存在多处错误，指控不实。
