过去一年，AI 领域在开源力量的推动下呈现爆发式增长。大模型不再是少数巨头专属的技术高地，而是在社区协作与开放共享中不断演化，覆盖基础架构、算法优化、推理部署等多个层面。开源，让 AI 更快、更平、更广，也让越来越多的开发者、研究者、创业者拥有了参与下一代智能系统构建的机会。
这就是为什么数据被称作"新石油"或"新黄金"——它极其珍贵，因为算法的一切认知都来源于输入的数据。
训练成本高昂已经成为大模型和人工智能可持续发展的主要障碍之一。
他们打造的端侧大模型已经可以在树莓派这样的微型设备上流畅运行，首批搭载Yan架构大模型的具身智能机器人也已经面世。当下AI算力竞赛愈演愈烈之际，他们的“低算力”“群体智能”之路正在获得更多关注。本期「大模型创新架构」主题访谈，量子位邀请到RockAI CEO刘凡平，聊聊他们选择非Transformer架构路线背后的故事，以及通过架构及算法创新实现AGI的技术愿景。
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？
前 Meta 工程师创办的 Lace AI 融资1400万美元，这是一家家庭服务创收软件初创公司。作为 Meta 的 AI 工程师，Boris Valkov 帮助构建了世界上最大的机器学习库之一 PyTorch。在那里，瓦尔科夫意识到人工智能“即将解锁能力，在软件堆栈的应用层中。
Adam优化器是深度学习中常用的优化算法，但其性能背后的理论解释一直不完善。近日，来自清华大学的团队提出了RAD优化器，扩展了Adam的理论基础，提升了训练稳定性。实验显示RAD在多种强化学习任务中表现优于Adam。
在全球大模型快速爆发与AIGC应用加速落地的时代，中国的人工智能创业者也在经历从“算法至上”到“产品为王”的重大转变。过去十年，AI行业几度热潮：从2016年AlphaGo引爆的认知革命，到2022年ChatGPT带来的生成式AI浪潮，技术的跃迁正在倒逼产品逻辑重构。而真正决定一家AI公司能否走得远的，从来不是技术demo，而是“有没有真正被用起来”。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
还在用搜索和规则训练AI游戏？现在直接「看回放」学打宝可梦了！德州大学奥斯汀分校的研究团队用Transformer和离线强化学习打造出一个智能体，不靠规则、没用启发式算法，纯靠47.5万场人类对战回放训练出来，居然打上了Pokémon Showdown全球前10%！
