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您有没有发现，现在市面上的AI角色扮演的Agent总有种「隔靴搔痒」的感觉？用户和AI聊天时，AI虽然能说出符合角色设定的话，但总觉得缺了点什么——就像演员在背台词，而不是真的在思考。感觉很假，也很奇怪。
近年来，AI的迅猛发展也使科研范式发生了根本性变革。
如果你面前有两个AI助手：一个能力超强却总爱“离经叛道”，另一个规规矩矩却经常“答非所问”，你会怎么选？
近期arxiv最热门论文，Qwen&清华LeapLab团队最新成果： 在强化学习训练大模型推理能力时，仅仅20%的高熵token就能撑起整个训练效果，甚至比用全部token训练还要好。
科学家用AI重构《死海古卷》时间线，震撼圈内！最新研究显示，《但以理书》《传道书》部分古卷实际成书更早，甚至揭示了圣经作者线索。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析，首创AI定年方法，大幅超越传统古文字学。
从电话录音机到播客，从语音助手到虚拟主播，语音技术在过去几十年里经历了从“工具型服务”向“内容型产品”的演化。大模型的快速崛起让语音技术的发展进入了一个新的跃迁周期，人们对语音产品的期待从听懂”内容“逐渐跃迁到听懂”情绪“。
长时间没消息的黑森林工作室憋了个大的，发布了生成式流匹配模型 FLUX Kontext。
大模型推理，无疑是当下最受热议的科技话题之一。
大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异，但实时「内化」与时俱进的知识仍然是一项挑战。如何让模型在面对复杂的知识密集型问题时，能够自主决策获取外部知识的策略？
清华与蚂蚁联合开源AReaL-boba²，实现全异步强化学习训练系统，有效解耦模型生成与训练流程，GPU利用率大幅提升。14B模型在多个代码基准测试中达到SOTA，性能接近235B模型。异步RL训练上大分！