MIT最新发现：这十年，算法进步被高估了
MIT最新发现：这十年，算法进步被高估了在过去十年中，AI 的进步主要由两股紧密相关的力量推动：迅速增长的计算预算，以及算法创新。
来自主题: AI技术研报
9936 点击 2025-12-11 14:36
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在过去十年中，AI 的进步主要由两股紧密相关的力量推动：迅速增长的计算预算，以及算法创新。
本文为Milvus Week系列第7篇，该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
Anthropic联合创始人兼首席科学官Jared Kaplan，认为在2027-2030年期间，我们将不得不做出是否允许 AI 自我进化的抉择，而允许的话很可能导致AI失控，毁灭全人类。Anthropic在迅速提升AI模型性能不断逼近AGI奇点的同时，也在同时让「9人特种部队」用1.4万字的「AI宪法」防范AI失控。
基于扩散的大语言模型 (dLLM) 凭借全局解码和双向注意力机制解锁了原生的并行解码和受控生成的潜力，最近吸引了广泛的关注。例如 Fast-dLLM 的现有推理框架通过分块半自回归解码进一步实现了 dLLM 对 KV cache 的支持，挑战了传统自回归 LLMs 的统治地位。
有关大语言模型的理论基础，可能要出现一些改变了。
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近日，来自 NatureSelect（自然选择）的研究团队 Team Echo 发布了首个情感大模型 Echo-N1，提出了一套全新的「情感模型训练方法」，成功将 RL 用在了不可验证的主观情感领域。仅 32B 参数的 Echo-N1，在多轮情感陪伴任务中胜率（Success Rate）达到 46.7%。作为对比，
深圳大学李坚强教授团队最近联合北京理工莫斯科大学等机构，提出视觉-语言导航（VLN）新框架——UNeMo。让机器人听懂指令，精准导航再升级！