好家伙，我直呼好家伙。 号称「赛博白月光」的 GPT-4o，在它的知识体系里，对日本女优「波多野结衣」的熟悉程度，竟然比中文日常问候语「您好」还要高出 2.6 倍。
模型训练重点在于数据的数量与质量？其实还有一个关键因素—— 数据的出场顺序。
AI 最臭名昭著的 Bug 是什么？不是代码崩溃，而是「幻觉」—— 模型自信地编造事实，让你真假难辨。这个根本性挑战，是阻碍我们完全信任 AI 的关键障碍。
《金融时报》最新消息，OpenAI 正在和博通合作，自研一颗代号 “XPU” 的 AI 推理芯片，预计会在 2026 年量产，由台积电代工。不同于英伟达 的 GPU，这款芯片不会对外销售，而是专门满足 OpenAI 内部的训练与推理需求，用来支撑即将上线的 GPT-5 等更庞大的模型。
能看懂视频并进行跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，快手开源了。
近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
VMem用基于3D几何的记忆索引替代「只看最近几帧」的短窗上下文：检索到的参考视角刚好看过你现在要渲染的表面区域；让模型在小上下文里也能保持长时一致性；实测4.2s/帧，比常规21帧上下文的管线快~12倍。
来自斯坦福的研究者们最近发布的一篇论文（https://arxiv.org/abs/2509.01684）直指RL强化学习在机器学习工程（Machine Learning Engineering）领域的两个关键问题，并克服了它们，最终仅通过Qwen2.5-3B便在MLE任务上超越了仅依赖提示（prompting）的、规模更大的静态语言模型Claude3.5。
苹果研究人员发现，在大模型中，极少量的参数，即便只有0.01%，仍可能包含数十万权重，他们将这一发现称为「超级权重」。超级权重点透了大模型「命门」，使大模型走出「炼丹玄学」。
人形机器人对跳舞这件事，如今是越来越擅长了。北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统给出了最新答案：通过创新的“分治-精炼-融合”三级架构，该系统首次实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制。
