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LeCun 这次不是批评 LLM，而是亲自改造。当前 LLM 的训练（包括预训练、微调和评估）主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成，例如预测下一个词。 而在 CV 领域，基于「嵌入空间」的训练目标，如联合嵌入预测架构（JEPA），已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
为了回答这一问题，来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想：推理计算是否可以替代缺失的监督？本文认为答案是肯定的，他们提出了一种名为 CaT（Compute as Teacher）的方法，核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号，在缺乏人工标注或可验证答案时，也能为大模型提供监督信号。
论文的标题很学术，叫《心理学增强AI智能体》但是大白话翻译一下就是，想要让大模型更好地完成任务，你们可能不需要那些动辄几百上千字的复杂Prompt，不需要什么思维链、思维图谱，甚至不需要那些精巧的指令。
近期，北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO，BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉（branching）与剪枝（pruning），让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂，并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。
最近，美团在AI开源赛道上在猛踩加速。今天，在开源其首款大语言模型仅仅24天后，美团又开源了其首款自研推理模型LongCat-Flash-Thinking。与其基础模型LongCat-Flash类似，效率也是LongCat-Flash-Thinking的最大特点。美团在技术报告中透露，LongCat-Flash-Thinking在自研的DORA强化学习基础设施完成训练
Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO，出现反转！表面上看，“御三家”集体翻车，没一家的解决率超过25%： GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5分别以23.3%、22.7%、13.5%的解决率“荣”登前三。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
构建一个工业级高仿真 3D 虚拟世界，需要投入多少时间与人力？如果仅需一段描述、一张草图，AI 便可快速自动生成 —— 你相信吗？
近来，由AI生成的视频片段以前所未有的视觉冲击力席卷了整个互联网，视频生成模型创造出了许多令人惊叹的、几乎与现实无异的动态画面。
这一瓶颈如今被打破。小米正式开源首个原生端到端语音模型——Xiaomi-MiMo-Audio，它基于创新预训练架构和上亿小时训练数据，首次在语音领域实现基于 ICL 的少样本泛化，并在预训练观察到明显的“涌现”行为。