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如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域？
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
有些时候真觉得，AI总结和“三分钟看电影”没啥区别。
作者不喜欢用AI总结内容，认为它和“三分钟看电影”类似，会清除内容的细节和体验感。作者强调真正的学习和创造诞生于“无聊”时刻，呼吁人们在追求“快”的时代，享受“慢”过程，别让AI替自己生活。
智元下架了首席科学家罗剑岚
量子位发现智元机器人官网合伙人团队名单中，原首席科学家罗剑岚名字不见。此前社媒已有其离职传闻，其个人主页也不再提及智元。此次人事变动时间点微妙，智元刚启动赴港上市流程，具体待官方确认。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源，24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源，实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术，解决了长程生成问题，还通过强化学习等优化，在多方面表现出色，为具身智能场景模拟奠基。
AI 会取代人类思考吗？我们为什么仍要亲手写作和编程
文章探讨AI是否会取代人类思考，指出不能过度依赖AI，如写作和编程应亲力亲为。还给出使用AI的指南，引用多方观点说明人类在创作、决策等方面的价值，以及学习编程和掌控AI的重要性。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程，从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表，将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server，可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向，还介绍强化学习应用。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
刚刚，奥特曼预言：人类「只剩」最后5年！
奥特曼接受采访时预测，到2030年AI将全面超越人类，届时或诞生攻克量子引力难题的超级智能。他认为人们应关注任务变化，人类关怀有存在价值，且AI要与人类价值观对齐。同时，OpenAI开展巨额算力基建。