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比起让大模型写 100 万字的小说,AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
OpenAI前CPO Kevin Weil创业,新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台,估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向,正从概念叙事进入基础设施建设阶段,包括数据、模型、应用层。
万字总结:如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」?|GAIR Live
在具身智能崛起时,灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中,嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流,探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。
阿里+清华发现80/20法则:LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现,训练大语言模型(LLM)推理时,真正关键的是20%的高熵token,其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习,效果超全量训练,还提出RLVR训练策略提升效率。
20亿砸向00后创业机器人公司!估值一年暴涨7倍,国家级资本重仓
近日,灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资,资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补,突围逻辑是All in人类原生数据,自研采集方案,走“模型驱动数据”路径,定位“大脑驱动公司”。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十】| “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开,介绍了过拟合的概念、危害及产生原因,阐述了缓解过拟合的正则化方法,重点介绍了Dropout随机失活,还指出其局限性及在大模型中的应用策略。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题:探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时,会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象,如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源,提出破解方法,研究对AI训练范式变革有重要意义。
对话罗剑岚:机器人必须在真实世界中持续变强
DeepTech对话智元机器人首席科学家罗剑岚,围绕其团队发布的机器人世界模型τ0 - WM展开。罗剑岚认为机器人不能只在静态数据集上模仿,要能预测动作后果,还探讨了数据作用、工作关系及开源意义等。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
美团提出首个语音交互GUI智能体,端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech,这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题,团队经多步骤研发,其性能评估表现佳,还给出招聘信息。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。