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大模型可以不再依赖人类调教，真正“自学成才”啦？新研究仅通过RLVR（可验证奖励的强化学习），成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力，让模型学会“自学”！
全球动漫产业年增长超10%，但产能严重不足（顶级工作室排期2-3年），根源在于高度依赖手工（30%-40%流程仍用纸张）。AI技术（关键帧生成、动作捕捉、AI导演助理等）正尝试融入制作流程，但仍受限于画面稳定性（如5%-10%美学误差）、动作夸张性缺失和伦理问题（声优抵制）。未来需平衡技术突破（创造新美学可能）与人才培育（避免基础岗位断层）。
华人团队做的 OpenArt，在 10 人团队的情况下已经将 ARR 做到了 1600 万美金，其 CEO Coco Mao 陆陆续续分享了不少经验，
如果你是程序员，又对股票感兴趣，那八成动过写个脚本的念头。这个想法的初版通常很简单：找个免费的股票数据 API，用 Python 拉取 K 线，算一下 MACD 或者 RSI 指标，然后写几个 if/else 来触发买入卖出信号。测试几次，发现收益还不错，特容易兴奋上头。
故事的开始是发生在 1 年多前，硅谷发生了令人震惊的杀妻案件。凶手用拳头一拳拳打死了自己的妻子，再加上 华人、高学历、清华、大厂这样的无敌光环，这件案子当时格外引人关注。
买手机送AI成历史，AI手机咋办？ 这两年大家买手机时，应该或多或少会被手机内置的「AI 功能」所吸引。但不知道大家有没有意识到这么一个问题——这些 AI 功能，未来可能是要付费的？
What？LLM也要看出身！确实，不同的数据集训出的模型“个性”会有大不同，尤其在加之权衡方面。这就像我们经常与自己内心相互竞争的目标和价值观作斗争。
大模型的预训练-微调范式，正在悄然改写强化学习！伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，也能在多个任务中实现超强迁移，还能做到「读心术」级别的推理。这到底怎么做到的？
如今的视觉语言模型 (VLM, Vision Language Models) 已经在视觉问答、图像描述等多模态任务上取得了卓越的表现。然而，它们在长视频理解和检索等长上下文任务中仍表现不佳。
如今对于苹果来说，买下Perplexity或许是个不错的选择。“全世界都在搞AI，只有苹果还盯着UI”，这可能是不少人在看完今年WWDC开发者大会后的感受。当一众友商在AI赛道狂飙突进时，苹果的表现却非常克制，但这或许并不是他们不愿参与AI前沿的探索，而是有心无力。为了解决自研AI落后的问题，苹果方面可能会选择用“买买买”来解决。