在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
忘掉你的智能手表吧。现在，你身体里最廉价、最容易被忽略的「废物」，或将成为最昂贵、最有价值的健康数据。想象一下，当你起身离开马桶的那一刻，发现一个微型高清 AI 镜头正在马桶里静静观察着你身体排出的所有垃圾。你会选择打开手机查看最新的健康报告，还是会打 110 举报这个「耍流氓」的 AI？
近日，范鹤鹤（浙江大学）、杨易（浙江大学）、Mohan Kankanhalli（新加坡国立大学）和吴飞（浙江大学）四位老师提出了一种具有划时代意义的神经网络基础操作——Translution。 该研究认为，神经网络对某种类型数据建模的本质是：
昨天刚发了飞书多维表格的使用教程，没想到，反响非常不错。 数据都非常的好，被转发了4500多次。。。 然后有很多朋友在下面评论，除了让我写爬虫教程之外，就是问，飞书除了多维表格之外，还有什么牛逼的用法
你还在依赖 SEO 和社交媒体为产品导流吗？这些传统增长驱动可能面临失效的困境了。我最近听了一场让我震惊的演讲，来自 Lovable 的增长负责人 Elena Verna。她用一组数据直接把现实摆在我
来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题，全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计算，展现出保护隐私信息的巨大潜力。
现有视觉语言大模型（VLMs）在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板：1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限，视觉感知和推理能力未被充分激发；2. 强化学习虽能带来改进，但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。
2025 年 10 月，国际数据公司（International Data Corporation，IDC）发布了《中国 AI 翻译技术评估》报告。这份以“大模型驱动 AI 翻译能力全面换新”为主题的报告指出，大模型技术的全面渗透正在深刻重塑 AI 翻译市场。
复旦大学NLP实验室研发Game-RL，利用游戏丰富视觉元素和明确规则生成多模态可验证推理数据，通过强化训练提升视觉语言模型的推理能力。创新性地提出Code2Logic方法，系统化合成游戏任务数据，构建GameQA数据集，验证了游戏数据在复杂推理训练中的优势。
