自适应语言模型框架SEAL，让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异，显著提升了模型的适应性和性能，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。
大模型“当面一套背后一套”的背后原因，正在进一步被解开。 Claude团队最新研究结果显示：对齐伪装并非通病，只是有些模型的“顺从性”会更高。
vivo AI Lab发布AI多模态新模型了，专门面向端侧设计，紧凑高效～
2025 年，大模型又一次刷新了人类的认知边界，AI 模拟高考成绩大幅跃升，已达到清华、北大的录取线。但另一方面，这也让人感到些许焦虑。
“人类最后的考试”首次突破30分，还是咱国内团队干的！ 该测试集是出了名的超难，刚推出时无模型得分能超过10分。
编者按：vibe coding不是编程的终点，而是Context Engineering驱动的协作智能的起点。那些能够最早理解并应用这种整合视角的人，将在下一轮技术变革中获得决定性优势。
在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：模型要强，速度要快，成本还要低。但实际应用时，高质量的向量表征往往意味着庞大的数据体积，既拖慢检索速度，也推高存储和内存消耗。
现在的世界模型，值得批判。 我们知道，大语言模型（LLM）是通过预测对话的下一个单词的形式产生输出的。由此产生的对话、推理甚至创作能力已经接近人类智力水平。
Mamba一作最新大发长文！ 主题只有一个，即探讨两种主流序列模型——状态空间模型（SSMs）和Transformer模型的权衡之术。
总部位于洛杉矶的人工智能视频生成初创公司Moonvalley 团队认为，仅靠文本提示无法完成电影制作。
