华人学者、斯坦福大学副教授 James Zou 领导的团队提出了 TextGrad ，通过文本自动化“微分”反向传播大语言模型（LLM）文本反馈来优化 AI 系统。只需几行代码，你就可以自动将用于分类数据的“逐步推理”提示转换为一个更复杂的、针对特定应用的提示。
清华智能产业研究院（AIR）博三在读，去年六月份，出于对语言模型 LLM 的强烈兴趣，加入了字节 as Top Seed Intern，在人工智能的最前沿进行探索。刚好这个话题和我现在做的工作强相关，我分享一下自己的观点和亲身体验。
Epoch AI高级研究员预测：2030年实现人类水平的AI的可能性至少10%。他认为AI从监督学习到GenAI，模型范式转变迅捷，预测AI只能从第一性原理出发。参考人类大脑，他估算了发现人类水平的AI需要的算力，得到相关结论。
国产厨电龙头老板电器出品的全球首个烹饪大模型「食神」升级，不光接入了DeepSeek，还拓展了多模态。像推荐菜谱、指导烹饪已经是常规操作。在此基础上，它还能一眼看出你的健康状况——通过面部识别、分析体检报告，生成长期的健康膳食计划。
人工智能正在重塑游戏和互动媒体行业，人工智能是前所未有的价值创造源泉，它重塑行业的速度甚至比我们在互联网、移动电话和云计算兴起时所观察到的平台和架构变革还要快。
自 2023年OpenAI发布函数调用功能以来，我一直在思考如何开启智能体和工具使用的生态系统。随着基础模型变得越来越智能，智能体与外部工具、数据和API交互的能力却日益碎片化：开发人员需要为智能体运行和集成的每个系统都实现具有特殊业务逻辑的智能体。
知名 AI 工程师、Pleias 的联合创始人 Alexander Doria 最近针对 DeepResearch、Agent 以及 Claude Sonnet 3.7 发表了两篇文章，颇为值得一读，尤其是 Agent 智能体的部分。
虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。
其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了？
随着传统的人工智能基准测试技术显得力不从心，AI 构建者正转向更具创意的方法来评估生成式 AI 模型的能力。
