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专访火思动力Kevin Ding：未来选择Agent，要看它过去三十天学会了什么｜甲子光年

本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长，而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟，可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。

谷歌DeepMind把Gemini版大模型PH - LLM调教成「AI健康私教」，将可穿戴设备数据转化为睡眠健身建议，准确率超人类医生。它经两阶段训练，在多项测试中表现优异，或开启预防医学未来。

信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。

Andrej Karpathy在播客提到模型持续用合成数据训练会出现‘认知坍塌’，能力退化。他认为人类随年龄增长和经验固化，也会从无限可能收敛到固定思维模式，像极了中年人的认知坍塌。

在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。

香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。

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。

B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。

OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT，成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型，有“无幻觉”机制，直接面向医生推广，产品进化为临床决策助手，收入来自制药广告。

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。