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SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
AI窗口期只剩3-4年，98%的企业却高估了自身的技术成熟度
麻省理工学院报告显示，企业级AI试点仅约5%进入生产环节并产生回报。多数企业高估自身AI成熟度，落地难源于技术与组织发展速度不匹配。企业需系统重构，窗口期只剩3 - 4年。
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
千支队伍争锋！首届「启智杯」算法大赛圆满落幕，助推AI应用落地
2025年5月20日启元实验室启动「启智杯」算法创新应用挑战赛，7月25日落幕。赛事设三大赛道，吸引1022支队伍参赛。华南理工大学、陕西师范大学、西北农林科技大学及中山大学团队分获冠军，方案为行业提供启示。
行业新突破：行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型（BFM）在人形机器人全身控制中的应用，梳理进展并分类算法，介绍应用与限制，还探讨未来研究机会与风险，有望引导该领域研究者和从业者。
合成数据≠生成模型：一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架，突破‘生成模型=合成数据’传统认知，涵盖多种方法。还按应用层次划分场景，指出合成数据面临模型坍塌等挑战，正成新型基础设施。
MIT工科生跨界AI，独作论文登Nature：只需3.5小时修复600年前名画
MIT理工男Alex Kachkine跨界艺术，独作论文登Nature。他设计的AI算法将名画修复时间从数月/数年压缩至几小时，提出“以数字方式修复一幅画，并在物理上实现效果”的新方法。
4小时喜提专属 ChatGPT、卡帕西又整活！自曝Agent帮倒忙、手搓八千行代码，网友：跑完就当上机器学习工程师
特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西发布开源项目nanochat，是极简全流程训练/推理工具链，可搭建简易版ChatGPT复现模型。花100美元最快4小时能训练出可对话模型，代码基本手写，网友热度高。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。