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这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。
人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日，美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面，展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习，能将声音转自然唇动，有跨语言泛化能力，助其跨越“恐怖谷”。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十二】｜位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感，引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE，还提及为让模型处理长文本，在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
递归神经网络的复兴：Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
Reasoning新突破：SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’？
LLM推理依赖‘思维链’，传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’，拆分‘思考’与‘推理’，用专用初始token和对比学习，实验中全面超越传统方法。
矩阵乘法可以算得更快了！港中文10页论文证明：能源、时间均可节省
香港中文大学10页论文提出新算法RXTX，用于计算矩阵与其转置的乘积XXᵗ。该算法结合机器学习搜索和组合优化技术，能源可节省5%-10%，时间节省5%，对多领域有深远影响。
刚刚，OpenAI发布自主编码代理Codex，程序员的工作将被彻底颠覆？
OpenAI发布自主编码代理Codex，它能独立完成编程任务。与其他工具不同，它是面向任务的，允许并行工作。虽经强化学习微调，代码有“品味”，但有局限，如后续请求处理不佳，未完全集成工程环境。
有人把巴菲特芒格炼化成Agent，然后开源了…
AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent，可实时分析股票、完善交易策略，还内置回测模块。它兼容13种大模型，部署门槛低，开源后获高星。不过多数框架未实盘，投资有风险。