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汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
云栖大会上新6款模型、发布1个全新品牌，覆盖多场景。如Qwen MAX万亿参数大模型能力登顶国际榜单，Qwen3 - Omni实现全模态不降智等，各模型能力升级显著，现已同步上线。
AI浪潮之下：存储来到聚光灯下
AI浪潮下，行业对存储设备重视上升。其根因是AI业务刺激，数据量增长且推理业务有新需求。信通院报告显示我国存力结构优化，国内厂商迎来机会，平头哥镇岳510主控芯片表现出色，生态建设也在推进。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
狂砸百亿美元后，仅5%企业成功落地AI，他们做对了什么？
企业在生成式AI领域投入数百亿美元，但95%的机构未获可衡量商业回报，此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例，选易部署工具，与供应商深度合作。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
最高提效8倍！腾讯游戏发布专业游戏AI大模型，美术师做动画不用辣么“肝”了
在Devcom开发者大会上，AI成焦点。腾讯游戏发布游戏创作AI全链路解决方案VISVISE，含动画制作等四大管线，能辅助美术完成重复工作。如MotionBlink可自动补帧，GoSkinning已在多游戏应用，提升了制作效率。