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人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
等等，MiniMax H3不是刚发布吗？怎么就卷到几分钱的价格了……
MiniMax新发布的视频模型H3在多模态能力出色，霸榜Artificial Analysis榜单。但开源模型有部署和成本难题，秘塔AI上线该模型，免部署，2K方案0.15元/秒，768P方案0.09元/秒，降低创作门槛。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
Karpathy泼冷水：AGI要等10年！根本没有「智能体元年」
在《Dwarkesh Podcast》访谈中，AI大佬Andrej Karpathy谈AI核心问题。他认为「智能体元年」说法过度，真正能用要十年；AGI也需十年，未来十年AI架构或基于Transformer；还分析了大模型、强化学习等现状与问题。
灵初智能陈源培：一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。
从云原生到 AI 原生：模型引发的新一代基础设施构建
本文整理自蚂蚁集团余锋在2025年QCon上海站的分享。回顾基础设施从云计算到AI原生的演进，指出模型成新数据库，基础设施围绕其构建，还探讨了Agent体系影响、通智一体趋势及面临的挑战与机遇。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用｜QCon 北京
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》，探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。