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强化学习之父Richard Sutton最新采访:LLM是“死路一条”
强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径,认为其是死胡同,缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’新范式,预言权力向更高级智能转移,也指出未来面临腐败与价值观挑战。
The Batch: 883 | 美国两个州禁止人工智能驱动的心理健康治疗
美国伊利诺伊州成继内华达州后,第二个禁止用人工智能进行心理治疗的州。该法案限制聊天机器人独立治疗及其他AI使用方式,旨在保护患者和人类治疗师,但也引发对全面禁止利弊的讨论。
Google DeepMind CEO Hassabis 最新访谈:未来十年实现完整 AGI,引领科学黄金时代
Google DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中分享诸多观点。他认为未来十年能实现完整AGI,还谈到Genie 3重新定义视频、人形机器人重要性等,指出AI创造力不足等局限,也提及旗下公司在制药等领域突破。
具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足,跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”(ATE)框架,实现从调架构到调分布的范式转移,适配主流VLA模型,减少数据需求。
资本视角下的智造落地战:五位投资人划定关键赛道与投资红线|甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上,五位投资人共议智能制造。他们认为当前制造业面临降本增效等挑战,投资时“团队”是关键,中国智能制造在多领域有成长空间,创业者要内修能力、外抓需求。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快,但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型,构建Talking - NSQ数据集,还提出TLPO优化框架,提升多维度表现,实验超现有SOTA方法。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
3D-R1:让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1,它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型,解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题,在多任务测试领先,有广阔应用前景。
DeepMind哈萨比斯:AI能建模所有进化而来的事物
谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中,深入探讨了人工智能的未来,包括其在模拟物理现象、视频游戏开发中的应用,以及通用人工智能的潜在发展。他认为任何能通过进化形成的事物都能被AI高效建模,还分享了对多个AI相关问题的看法。
LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。