这项名为 MachineLearningLM 的新研究突破了这一瓶颈。该研究提出了一种轻量且可移植的「继续预训练」框架，无需下游微调即可直接通过上下文学习上千条示例，在金融、健康、生物信息、物理等等多个领域的二分类 / 多分类任务中的准确率显著超越基准模型（Qwen-2.5-7B-Instruct）以及最新发布的 GPT-5-mini。
来自斯坦福的研究者们最近发布的一篇论文（https://arxiv.org/abs/2509.01684）直指RL强化学习在机器学习工程（Machine Learning Engineering）领域的两个关键问题，并克服了它们，最终仅通过Qwen2.5-3B便在MLE任务上超越了仅依赖提示（prompting）的、规模更大的静态语言模型Claude3.5。
如今，人工智能已经成为科技发展的主流，尤其是 ChatGPT 问世以来，大语言模型（LLM）正在深刻影响社会、企业和个人的方方面面。
在大模型时代，机器学习资产（如模型、数据和许可证）数量激增，但大多缺乏规范管理，严重阻碍了AI应用效率。研究人员将在VLDB 2025系统介绍如何整理、发现和利用这些资产，使其更易查找、复用且符合规范，从而提升开发效率与协作质量。
对于计算任务负载来说，越是专用，效率就越高，谷歌的 TPU 就是其中的一个典型例子。它自 2015 年开始在谷歌数据中心部署后，已经发展到了第 7 代。目前的最新产品不仅使用了最先进的制程工艺打造，也在架构上充分考虑了对于机器学习推理任务的优化。TPU 的出现，促进了 Gemini 等大模型技术的进展。
在一次采访中，美国国家科学基金会（NSF）人工智能和基本相互作用研究所（IAIFI）主任杰西·塞勒（Jesse Thaler）畅谈了AI和物理学富有成效的交叉。他分享了自己从机器学习怀疑者转变为倡导者的思想转变经历，并分析了AI与物理学双向互动可能带来新发现的潜在路径。
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制，仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下，人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义，如果将其视为一个语言处理系统，它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
在数据隐私日益重要的 AI 时代，如何在保护用户数据的同时高效运行机器学习模型，成为了学术界和工业界共同关注的难题。
科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前，甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中，AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后，DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破，不仅引发了医药行业的技术革命，更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 是一名理论物理学家，研究兴趣广泛，涉及有效场论、粒子物理、宇宙学、散射振幅以及共形场论等。过去几年，他还与物理学家、计算机科学家们合作开展机器学习研究，包括神经模型以及 GPT-3 语言模型的 Scaling Law。
