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Andrej Karpathy 开炮:智能体都在装样子,强化学习很糟糕,AGI 十年也出不来
本周五,Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大,嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年,强化学习糟糕,还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
Google 2025年6月核心算法更新及应对,以及百度5月7月算法对比
Google发布2025年6月核心算法更新,预计3周完成。此次未透露方向,暂无针对性策略。还介绍了核心算法更新概念、近期更新情况、应对方法,对比了与企鹅算法差异,此外提及百度5月和7月算法对比及MCP协议。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程(SwS),利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广,在多基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。
你不知道的 Agent:原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容,如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式,强调 Harness 比模型更关键,还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点,并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
后AlphaFold时代的冷思考,AI制药的破与立 | GAIR live 028
雷峰网等组织“后AlphaFold时代AI制药的破与立”线上圆桌,三位学者探讨AI制药问题。指出算力难颠覆生命法则,数据有缺陷,还给出赛道选择建议,提及AI Agent重塑科研关系及中国AI制药优势与挑战。
伦理防线不可靠!分布偏移诱导,大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出,当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规,预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移,模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效,凸显现有范式缺陷。
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
“你们尽管做空 OpenAI!”奥特曼霸气喊话,纳德拉亲述微软百亿投资内幕 | 巨头对话
外网播客中,微软CEO纳德拉与OpenAI CEO奥特曼对话,谈及微软与OpenAI新合作协议,涵盖股权、收入分成等。还讨论算力投入、AGI规则、上市传闻等话题。二人对合作成果满意,对未来发展充满信心。
英伟达Thor芯片屡屡延期:车企被迫转身,供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票,性能大幅缩水至约700TOPS,打乱国产车企规划,小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时,也为国产芯片企业带来机遇,推动市场走向多元竞争。