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从Foundation Model到Physical AI，三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。
炸裂！谷歌I/O大会王者归来：Gemini“世界模型” 初现，搜索“换脑”，一句话制作原声电影
谷歌I/O 2025大会发布大量技术，虽Gemini 2.5 Ultra未到，但Pro有革新。还推出新模型、代理工具，多模态能力提升，搜索重塑，加入AI眼镜开发，倾尽全力发展AI生态。
刚刚，阿里Qwen3.8-Max来了！冲进全球第一梯队，模型表现直逼Claude
阿里巴巴突袭发布新一代基座大模型Qwen3.8 - Max，它总参数量达2.4万亿，在多场景表现出色，在权威榜单冲进全球第一梯队，性能直逼Claude，且价格实惠，实测反馈良好。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
半天16.5k Star，谷歌AI Agent强势开源，AI编程变天了！
Google推出轻量级且功能强大的开源AI Agent——Gemini CLI，能将Gemini带入用户终端，可利用Gemini 2.5 Pro编写代码等，半天获16.5k Star，还具备多种强大功能。
Transformer亲爹痛斥：当前AI陷死胡同，微调纯属浪费时间！
Sakana AI创始人Llion Jones是Transformer发明者之一，他警告当前Transformer虽成功，但业界或重蹈RNN覆辙，无数微调是浪费时间。他认为现在LLM非通用智能，已转向探索生物学启发的新架构。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
The Batch: 886 | OpenAI 与 Meta 多元化其 AI 产品线
OpenAI和Meta此前专注聊天机器人，如今分别推出新举措。OpenAI推Sora 2、ChatGPT Pulse和Instant Checkout；Meta推出Vibes。新项目利用AI提升用户参与度与收入，探索社交视频领域和大模型与商务融合。
Sutton 的批评与反思：AGI 的下一步是什么？
文章是对 Richard Sutton 采访的反思，指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据，未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧，认为模仿学习与强化学习互补，还探讨持续学习，称 Sutton 批评有启发性。
强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。