字节即梦张楠：帮人类提升创造力，才是更有意义的「目标函数」

在极客公园IF 2026创新大会上，张鹏与字节跳动即梦张楠探讨人与AI等内容。还放映AI短片《老妈的心愿》，全程由AI创作。张楠介绍合作计划，谈及创作挑战、AI与人关系、Sora与抖音差异等内容。

张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。

张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。

ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）

Anthropic开始抢科学家了？周薪2.7万驻场，专治Claude专家级错误

Anthropic新推出STEM Fellow岗位，招募STEM领域专家驻场三个月，周薪3800美元，用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码，正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而非算力。

Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！

Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。

爆火论文颠覆RL认知！「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%，学界惊了

最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。

夜间感知新突破！北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26

在复杂视觉场景中，传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet，以红外为主，用质量感知机制控制RGB引导，在多数据集取得强竞争力结果。

所有环节都上最强模型，这可能是做 AI 智能体最贵的错误

开源项目 AgentOpt 指出，很多团队做 AI 智能体默认把最强模型塞进各环节，既贵效果也未必好。真正决定智能体效果和成本的是将合适模型放合适位置，智能体需要能找最优解的模型优化器。

45年数论猜想被GPT-5.2 Pro独立完成证明，陶哲轩：没犯任何错误

2025年1月17日，研究者Neel Somani让GPT-5.2 Pro解1980年提出的埃尔德什猜想第281号问题，证明经陶哲轩验证成立。此外，网友发现有更简单经典解法。陶哲轩提醒评估AI真实成功率有报告偏差。

YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码

Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。