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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。
近期，北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO，BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉（branching）与剪枝（pruning），让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂，并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。
9 月 22 日下午，联发科推出的新一代旗舰 5G 智能体 AI 芯片 —— 天玑 9500，并展示了一系列新形态端侧的 AI 应用，在公众层面首次推动端侧 AI 从尝鲜到好用。现在，让手机端大语言模型（LLM）处理一段超长的文本，最长支持 128K 字元，它只需要两秒就能总结出会议纪要，AI 还能自动修改你的错别字。