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Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
又一个Kimi K3下周开源！Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了
Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型，2.4万亿参数，下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色，能连续自主工作数天，在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。
OpenClaw创始人：80%的应用会消失，花哨的AI工作流只会生产垃圾，工程思维才是超能力
OpenClaw创始人Peter Steinberger表示，OpenClaw这类AI助理将取代手机上80%的应用。他分享OpenClaw诞生过程，其能远程修复Bug等。他还批判花哨AI工作流，认为人类品味不可或缺，建议学习AI要去玩。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。
人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日，美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面，展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习，能将声音转自然唇动，有跨语言泛化能力，助其跨越“恐怖谷”。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十二】｜位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感，引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE，还提及为让模型处理长文本，在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
中国芯片迎来关键一战
自2020年华为麒麟芯片断供，中国芯片加速自主研发，2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等，虽多数亏损，但市值狂飙。不过，国产GPU面临技术、生态等挑战，崛起需漫长蛰伏与突破。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
稚晖君家智元没参展机器人大会，合着是人家自己办（doge）
这是智元机器人首届合作伙伴大会现场画面。前段时间世界机器人大会没智元身影，原来它有自己的大会。现场机器人表现多样，有比心、穿梭、自主讲解等，还有真机数据采集、流水线分拣等工作场景。