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涌现之谜：AI如何像人一样思考与表达？
文章探讨AI如何像人一样思考与表达。早期自然语言处理受通用语法理论影响，但面对真实语言复杂性存在困难。人类经历第一次认知革命实现思维转变，AI也需足够大规模才能涌现复杂能力，“大”或是智能第一性原理。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业，用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成，选教育领域做考研调剂志愿填报，用agent完成工作。产品销售不错，作者虽有心理波动但坚持，未来想尝试新领域。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
CES 2026趋势照进现实：算力引擎RK182X重塑千行百业，瑞芯微AI生态大会共建落地生态
CES2026推动AI走向现实应用，瑞芯微RK182X作为AIoT2.0算力引擎，在视觉语言和大语言模型表现卓越，支持Qwen3 - VL系列模型。它在音频体验、多领域赋能出色，瑞芯微还构建产业生态促场景落地。
12月首炸！可灵 O1 正式发布，全球首个统一多模态视频大模型，强得可怕！
12月快手旗下可灵发布全球首个统一多模态视频大模型Kling O1，标志AI视频进入“全流程语义控制时代”。它将多种视频创作能力统一，有全能引擎等五大亮点，性能对比优势明显，让AI视频生成更可控。