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为什么 AI 喜欢用破折号

文章探讨AI爱用破折号的原因。AI常用“delve”源于非洲导师打分偏好，但破折号并非如此。作者发现这一现象在GPT - 4后凸显，原因或为AI公司用旧书训练，使AI继承旧时代写作风格。

上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。

在2025百度云智大会上，百度智能云千帆企业级AI开发平台发布4.0新版本，核心聚焦Agent。它一站式提供开发所需能力，解决模型选型、数据盘活等难题，还有RFT工具链降精调门槛，“白盒化”助问题诊断。

教宗良十四世取名是为应对AI带来的挑战，他认为这关乎人类尊严、正义与劳动。此前教皇也关注AI威胁并呼吁规范。同时，美国首任‘AI和加密货币沙皇’David Sacks预测AI四年内将增长100万倍。

在新智元十年峰会上，NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI，它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互，但面临诸多挑战，英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。

AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。

文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。

谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。

当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发，不可控。研究者受经典推理三要素启发，教会模型三种‘元能力’，经三阶段训练，模型效果提升，让推理能力可控。

国家卫健委推进“人工智能+基层应用”，基层医生需实用AI助手。未来医生AI工作室的MedGPT在临床“安全”与“有效性”评测击败国际知名大模型夺冠，其两款助手获医生认可，被视为AI赋能基层医疗最佳实践。