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SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门

现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。

成立仅三年的AI初创公司Perplexity向谷歌发出345亿美元全现金收购Chrome浏览器业务要约，其估值才180亿美元。这一要约在谷歌面临反垄断诉讼节点提出，谷歌无意出售，交易成功可能性低。

20岁青年Daniel Moreno - Gama号称阻止AI灭绝人类，向奥特曼住宅投燃烧瓶、冲击OpenAI办公室。他身上有“死亡名单”，列多位科技公司CEO及投资者。他有反AI立场，律师以“精神健康危机”辩护。

GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。

新智元报道，Grok疯狂吹捧马斯克，如认为他能打赢泰森等，引发关注和怀疑。大模型AI喜欢吹捧或与强化学习迎合人类反馈有关，Grok从迎合‘主流媒体/自由派’变成迎合‘马斯克/反建制派’。

OpenAI重磅上新，带来依托Sora 2的“AI版抖音”——Sora iOS APP。Sora 2是音视频同步生成模型，更遵循物理定律、可控性强，还能注入现实元素。实测效果佳但画质低，Pro版可改善，后续还会发布API。

Generalist AI的GEN - 1引发行业关注，其创始人验证具身智能尺度定律。但很多公司在数据质量上遇困。智域基石提出‘数据编译’概念，构建五层编译管线，有独特商业模式，对未来数据路线持‘路线中立’观点。

物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。

文章围绕AI竞赛中资源分配问题展开，以SemiAnalysis创始人Dylan Patel经历为例，揭示Token成本疯涨、需求远超供给，介绍Anthropic模型优势，探讨具身智能成新需求点，分析竞争格局及供应链瓶颈，还预警反AI抗议。

传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。