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深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas

文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。

美国互联网券商巨头Robinhood的CEO Vlad Tenev投身AI创业，与Tudor Achim联合创立Harmonic AI，从数学突破开始，目前已完成B轮融资，估值达8.75亿美元，目标是构建数学超人类的AI系统。

作者Phodal分享将十年写作经验整理成写作Skill的过程。指出用AI写作输出不稳定，问题在于未将写作决策工程化。经样本整理、模式提取、规则改写等步骤，形成可复用的写作系统，强调其可放大经验可迁移性。

据彭博社报道，苹果计划明年为Siri引入AI驱动的网络搜索功能，称“世界知识答案”，将以多媒体形式汇总结果。苹果正测试Google模型，或由其提供支持，此前还考虑过Anthropic的Claude模型但未达成协议。

近几年，结合AI的宠物翻译应用兴起，如MeowTalk。但动物语言研究面临无平行语料的难题。科学家通过记录声音与行为，让AI找模式，再用回放验证。目前AI虽有进展，但离听懂动物还差一步。

文章介绍Spring AI框架，它简化企业数据或API服务与大模型集成，降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤，包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等，也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。

在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。

2026年3月7日至5月5日，“数字浮游——第六届北京电影学院国际新媒体艺术三年展巡回展”在郎园Station X美术馆举办。该展由北京电影学院与X美术馆联合主办，汇集24位（组）艺术家的26件作品，呈现数字技术下的创作环境。

OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。

中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。