当大语言模型生成海量数据时，数据存储的难题也随之而来。对此，华盛顿大学（UW）SyFI实验室的研究者们提出了一个创新的解决方案：LLMc，即利用大型语言模型自身进行无损文本压缩的引擎。
本次新研究是迄今为止规模最大的大模型数据投毒调查。Anthropic 与英国人工智能安全研究所（UK AI Security Institute）和艾伦・图灵研究所（Alan Turing Institute）联合进行的一项研究彻底打破了这一传统观念：只需 250 份恶意文档就可能在大型语言模型中制造出「后门」漏洞，且这一结论与模型规模或训练数据量无关。
昨天，阿里通义千问大语言模型负责人林俊旸在社交媒体上官宣，他们在 Qwen 内部组建了一个小型机器人、具身智能团队，同时表示「多模态基础模型正转变为基础智能体，这些智能体可以利用工具和记忆通过强化学习进行长程推理，它们绝对应该从虚拟世界走向物理世界」。
10 月 9 日凌晨，百灵大模型再度出手，正式发布并开源通用语言大模型 Ling-1T ——蚂蚁迄今为止开源的参数规模最大的语言模型。至此，继月之暗面Kimi K2、阿里 Qwen3-Max 之后，又一位重量级选手迈入万亿参数LLM 「开源俱乐部」。
近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
Agent（智能体）是最近一段时间的人工智能热点之一，将大语言模型的能力与工具调用、环境交互和自主规划结合起来，使其能够像虚拟助理一样完成复杂任务。 其中「计算机使用智能
当全世界都在狂热追逐大模型时，强化学习之父、图灵奖得主Richard Sutton却直言：大语言模型是「死胡同」。在他看来，真正的智能必须源于经验学习，而不是模仿人类语言的「预测游戏」。这番话无异于当头一棒，让人重新思考：我们追逐的所谓智能，究竟是幻影，还是通向未来的歧路？
在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
本周，我们邀请 3D 大模型公司 VAST 的创始人和 CEO 宋亚宸（Simon），和我们聊聊 VAST 最新 3D 生成大模型 Tripo 3.0 背后的故事。这位 97 年的创业者短期内连续融资三轮、每轮数千万美金，积攒了足够的子弹，在闷头苦干一年后，Simon 今年首次上播客，和我们探讨了几个关键的战略问题：
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于2D图像-文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
