大模型浪潮下，AI与其背后的通信网络存在密不可分的联系，可以总结为Network for AI和AI for Network两层关系—— 我们用网络加速AI训练推理，通过AI手段让网络变得更加安全可靠。
OpenAI o1和o3模型的发布证明了强化学习能够让大模型拥有像人一样的快速迭代试错、深度思考的高阶推理能力，在基于模仿学习的Scaling Law逐渐受到质疑的今天，基于探索的强化学习有望带来新的Scaling Law。
2020年2月，数据标注员作为人工智能训练师的一个工种，被正式纳入国家职业分类目录。短短几年，这个劳动力需求量巨大的行业，迅速在一些中小城市落地生根。
OpenAI o1和o3模型的秘密，竟传出被中国研究者「破解」？今天，复旦等机构的这篇论文引起了AI社区的强烈反响，他们从强化学习的角度，分析了实现o1的路线图，并总结了现有的「开源版o1」。
在人工智能领域，具有挑战性的模拟环境对于推动多智能体强化学习（MARL）领域的发展至关重要。在合作式多智能体强化学习环境中，大多数算法均通过星际争霸多智能体挑战（SMAC）作为实验环境来验证算法的收敛和样本利用率。
当你用正确的方式优化模型，给模型指明正确的方向，无论什么问题，它们都会倾尽全力去学习，去解决问题。如果你的愿景足够吸引人，如果你能创建一个人们愿意加入的公司，一个实践合理做法的组织，同时还能在生态系统中保持其地位，那么其他人会效仿你。尤其当你做得比他们更好时，他们会被迫改变行为，这种影响比你作为下属去和他们争论要更具说服力。
在 LLM 落地场景中，医疗领域的应用开始展现出比较高的确定性，尤其是 AI scribe 产品能解决临床文档记录枯燥、耗时这一行业痛点。Abridge 是其中最有代表性的公司，训练了专用于临床文档的 ASR 和文本生成模型，能够替代 90% 左右的人工工作量。
DeepSeek-v3大模型横空出世，以1/11算力训练出超过Llama 3的开源模型，震撼了整个AI圈。
微调大模型的数据隐私可能泄露？ 最近华科和清华的研究团队联合提出了一种成员推理攻击方法，能够有效地利用大模型强大的生成能力，通过自校正机制来检测给定文本是否属于大模型的微调数据集。
2023 年初，Jason Wei 加入了 OpenAI，参与了 ChatGPT 的构建以及 o1 等重大项目。他的工作使思维链提示、指令微调和涌现现象等技术和概念变得广为人知。
