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OpenAI携手APOLLO的新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，为了达成目的故意答错问题、暗中修改数据或者操作记录来掩盖自己的违规行为……比如，o3模型在化学测试中，通过推理得出如果正确率超过50%将不会被部署的结论后，
2025 年是 AI Agent 的元年时刻——这句话最近频繁出现在各种报道中。我也认同。但我觉得元年的意义，不是一个新概念的诞生，而应该是价值兑现。也就是说，AI Agent 不再只是技术演示，而是成为提升生产力、改变工作方式的实用工具。
监督微调（SFT）和强化学习（RL）微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展，但是在文本分类场景，强化学习未取得较大的进展，其表现往往不如监督学习。
可灵2.5，来了。 不仅已经对可灵的超级创作者们正式进行灰度内测，还在这个周末，登上了釜山国际电影节。
美国七巨头AI基建支出掀狂潮：经济提振了，大批人失业了。
近日，国内首次针对AI大模型的实网众测结果正式公布，一场大型“安全体检”透露出不容忽视的信号：本次活动累计发现安全漏洞281个，其中大模型特有漏洞高达177个，占比超过六成，这组数据表明，AI正面临着超出传统安全范畴的新型威胁。
今年春天，医学教育平台 AMBOSS 宣布完成 2.6 亿美元融资；不久后，AI 编程公司 Windsurf 的估值也跃升至 28.5 亿美元。与此同时，在东南亚、欧洲和印度市场，Manabie、Knowunity、Eruditus、Lingokids 等公司也相继拿下千万至上亿美元的新一轮资金。
LeCun 这次不是批评 LLM，而是亲自改造。当前 LLM 的训练（包括预训练、微调和评估）主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成，例如预测下一个词。 而在 CV 领域，基于「嵌入空间」的训练目标，如联合嵌入预测架构（JEPA），已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
不用在建模、UV、贴图软件之间反复横跳，一个工作台就能得到：这是腾讯专为3D设计师、游戏开发者、建模师等打造的专业级AI工作台混元3D Studio。
论文的标题很学术，叫《心理学增强AI智能体》但是大白话翻译一下就是，想要让大模型更好地完成任务，你们可能不需要那些动辄几百上千字的复杂Prompt，不需要什么思维链、思维图谱，甚至不需要那些精巧的指令。