大语言模型（LLMs）的爆发式增长引领了人工智能领域的范式转移，取得了巨大的工程成功。然而，一个关键的悖论依然存在：尽管 LLMs 在实践中表现卓越，但其理论研究仍处于起步阶段，导致这些系统在很大程度上被视为难以捉摸的「黑盒」。
谷歌Veo 3.1又双叒升级了！
2026 年 1 月过半，我们依然没有等来 DeepSeek V4，但它的模样已经愈发清晰。
Hinton百万引用的背后，是数篇奠基「现代人工智能」的不朽之作！
胡宇航（网名 “U 航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。
巨头们围绕AI的人才争夺战，现在不止于计算机领域了。
机器学习部署在边端设备的时候，模型总是存储在云端服务器上（5G 基站），而模型输入输出总是在边端设备上（例如用照相机拍摄照片然后识别其中的目标）。在这种场景下，传统有以下两种方案完成机器学习的推理：
新年第一天，DeepSeek 发布了一篇艰深晦涩的技术论文，不少网友直呼「看不懂」。
在 Claude 推出 Cowork 功能后，一个明显的信号 —— Agent 不仅仅是辅助工具，而是一种可以被设计、被组织、被反复调用的协作单元。
今天，OpenAI在ChatGPT网页端悄悄推出了独立的翻译功能——ChatGPT Translate。乍一看，它与谷歌翻译等传统翻译工具颇为类似。真正将二者区分开来的，可能是翻译后ChatGPT Translate提供的交互与个性化调整能力。
