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。
自动驾驶数据荒怎么破？
你是否想过，机器人也能像人一样，从失败中学习，不断自我提升？
最近，Prime Intellect正式发布了INTELLECT-3。这是一款拥有106B参数的混合专家（Mixture-of-Experts）模型，基于Prime Intellect的强化学习（RL）技术栈训练。在数学、代码、科学与推理的各类基准测试上，它达成了同规模中最强的成绩，甚至超越了不少更大的前沿模型。
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！
近日，来自引望智能与复旦大学的研究团队联合提出了一个面向自动驾驶的新一代大模型 ——Percept-WAM（Perception-Enhanced World–Awareness–Action Model）。该模型旨在在一个统一的大模型中，将「看见世界（Perception）」「理解世界（World–Awareness）」和「驱动车辆行动（Action）」真正打通，形成一条从感知到决策的完整链路。
近日，北京大学团队提出一个直接基于已有预训练模型进行极低比特量化的通用框架——Fairy2i。该框架通过广泛线性表示将实数模型无损转换为复数形式，再结合相位感知量化与递归残差量化，实现了在仅2比特的情况下，性能接近全精度模型的突破性进展。
