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“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
Ilya Sutskever多伦多大学最新演讲：即将上大学或正在上大学的强烈建议围观
2025年6月6日，ChatGPT之父Ilya Sutskever重返多伦多大学获荣誉理学博士学位并演讲。他分享人生建议，指出AI定义了“最不寻常时代”，建议学生体验使用AI，称其是人类最大挑战与机遇。
姚顺雨提到的「AI下半场」，产品评估仍被误解
OpenAI研究员姚顺雨提出「AI下半场」重点转向定义问题，评估重要性超训练。亚马逊Eugene Yan发文补充，指出产品评估常被误解，应运用科学方法，践行评估驱动开发，自动化工具也需人工监督。
具身进化·无界未来：这场论坛引领具身智能模型革命新浪潮
5月29日，2025张江具身智能开发者大会相关论坛举行，汇聚专家探讨热点话题。张江集团推动产业发展，多位嘉宾分享成果与思考，圆桌对话也各抒观点，为具身智能发展描绘蓝图。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
Google | 发布革命性编码智能体：AlphaEvolve，突破数学极限！
DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve，能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估，减少幻觉，在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
CSD7Z020 + CSD9361：从射频到基带，构建完整SDR数据通路
成都华微以CSD7Z020异构SoC搭配CSD9361宽带射频收发器搭建SDR硬件平台，打通从射频到应用层的数据通路，有灵活可编程、高集成度等优势，适用于多种场景。
InfoQ 2026 年趋势报告：AI 重写工程师角色，但一切仍然关乎人
InfoQ 2026 年趋势报告探讨了 AI 对软件开发的影响，包括重写工程师角色、团队演变等。嘉宾指出 AI 采用应结合风险和业务场景，巩固基础，重新设计审查流程，关注质量和人的因素。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。