强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
GUI 智能体正以前所未有的速度崛起，有望彻底改变人机交互的方式。然而，这一领域的进展正面临瓶颈：现有数据集大多聚焦于 10 步以内的短程交互，且仅验证最终结果，无法有效评估和训练智能体在真实世界中的长时程规划与执行能力。
首次实现“训练-推理不对称”，字节团队提出全新的语言模型训练方法：Post-Completion Learning (PCL)。 在训练时让模型对自己的输出结果进行反思和评估，推理时却仅输出答案，将反思能力完全内化。
近年来，强化学习（RL）在大型语言模型（LLM）的微调过程中，尤其是在推理能力提升方面，取得了显著的成效。传统的强化学习方法，如近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）及其变种，包括组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO），在处理复杂推理任务时表现出了强大的潜力。
时间是最好的试金石，AI领域尤其如此。当行业热议大模型走向时，商汤早已锚定「多模态通用智能」——这是商汤以深厚研究积累和实践反复验证的可行路径。今天，商汤科技联合创始人、执行董事、首席科学家林达华特别撰写的万字深度长文正式发布。文章剖析了商汤为何将「多模态通用智能」视为技术战略的核心引擎，也探索性阐释了在组织及战略层面的诸多思考。通往AGI的拼图中，多模态是缺一不可的基石。
总部位于首尔的 Datumo 最初是一家 AI 数据标注公司，如今致力于通过提供工具和数据来帮助企业构建更安全的 AI 系统。
GPT-5是一次 ChatGPT 产品的重要升级。Routing 能力的加入帮助 ChatGPT 模型第一次把产品线捋顺统一，是 UX 交互的一次重要革新。就像 Apple 决定只推出一款 iPhone 产品线，短期用户可能被迫适应 GPT-5 这个旗舰产品的优缺点，但长期更容易占领用户心智。
当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
2024年，AI创业的叙事正在发生根本性转变。如果说2023年是“百模大战”的技术奇观与资本狂欢，那么今年，当市场的喧嚣逐渐沉淀，聚光灯则明确地打向了产业落地的主战场。一批真正意义上的“AI原生”新势力正在快速崛起，它们不再是传统业务的AI改良派，而是将大模型作为数字世界的地基，直接构建商业大厦的“原住民”。
近年来，大语言模型（LLM）已展现出卓越的通用能力，但其核心仍是静态的。面对日新月异的任务、知识领域和交互环境，模型无法实时调整其内部参数，这一根本性瓶颈日益凸显。
