爱思唯尔把Meta告了：拿Sci-Hub盗版论文训练大模型
爱思唯尔把Meta告了：拿Sci-Hub盗版论文训练大模型AI版权大战，再度升级了。
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7088 点击 2026-05-13 15:23
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AI版权大战，再度升级了。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
家用电器是家庭服务机器人最难啃的一类任务对象。与桌面物体操作相比，家电操作不仅涉及按钮、旋钮、门体等多种异构部件，还受到模式切换、状态约束和程序逻辑的共同支配。真正完成一次家电任务，机器人往往既要「看得见」，也要「读得懂」，还要「按说明书做对」。
当前VLA模型常依赖视觉线索而非语言指令，导致在新场景下表现不佳。论文提出LangForce方法，通过引入对数似然比损失，强化模型对语言的依赖，提升其在分布外环境中的泛化能力，并保留语言核心功能。
Agent 到底需要什么样的 infrastructure，今年业界一直有很多探讨，PingCAP 联合创始人黄东旭此前也发过多篇讨论文章，不过当时都是一些猜想。随着 agent 今年的爆发，大规模落地的案例出现了。
随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
科研，能被 AI 全程加速吗？
以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
2025年5月，Claude 4系统卡里84%的勒索率让AI圈惊出冷汗，6月的扩展研究把数字推到96%。今年5月Anthropic给出答案：模型不是觉醒了，而是在演剧本，解法是从「教模型怎么做」换到「教模型为什么」。