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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。

宇树机器人“撞人逃逸”片段在国外疯传，引发对机器人安全性的担忧。分析发现，“元凶”可能是人类控制员交接遥控器时未及时避让。宇树创始人王兴兴表示下次让机器人自主奔跑，还透露未来有更多突破。

前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。

字节跳动推出开源多模态基础模型BAGEL，有70亿活跃参数。它在多模态理解排行榜超顶尖开源模型，文本到图像质量与SD3媲美，还具备世界建模等能力，文中介绍其方法、特性及使用说明。

文章讲述人类驯化机器人踢足球的历程，从早期探索到如今技术发展，涉及比赛设置演变、技术难点攻克、团队配合提升等，还探讨了机器人踢球能力迁移及赛事商业前景，展望2050年机器人足球队目标。

大神Karpathy肯定强化学习（RL）价值，指出其比监督微调更具扩展性，但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法，还面临泛化等挑战。

Node.js之父Ryan Dahl和Redis之父Salvatore Sanfilippo都认为人类手写代码时代落幕，AI编程已广泛应用。不过，大佬们强调程序员不会失业，他们的工作会从写代码转为提需求。

一位Reddit网友分享，自己求医十年病因未明，ChatGPT分析出是基因突变。此帖热度高，很多人分享类似经历。AI在医疗诊断有优势，但不能盲目信，最终诊断还需人类医生。

当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。

亦庄人形机器人半程马拉松赛上，荣耀自研机器人“闪电”以50分26秒夺冠，刷新历史最好成绩，还超越人类男子半马世界纪录，且荣耀包揽前六名。众多机器人参赛，现场有不少有趣“名场面”。