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人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
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。
Karpathy泼冷水：AGI要等10年！根本没有「智能体元年」
在《Dwarkesh Podcast》访谈中，AI大佬Andrej Karpathy谈AI核心问题。他认为「智能体元年」说法过度，真正能用要十年；AGI也需十年，未来十年AI架构或基于Transformer；还分析了大模型、强化学习等现状与问题。
灵初智能陈源培：一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。
哈工大发布动画多智能体，文本一键生成连贯动画
随着多模态模型兴起，AI生成叙事性视频成热点，但现有方法处理长视频有挑战。哈工大发布AniMaker框架，由多个智能体协作，实现文本到动画自动化转换，解决了视觉连贯和叙事一致等问题。
从云原生到 AI 原生：模型引发的新一代基础设施构建
本文整理自蚂蚁集团余锋在2025年QCon上海站的分享。回顾基础设施从云计算到AI原生的演进，指出模型成新数据库，基础设施围绕其构建，还探讨了Agent体系影响、通智一体趋势及面临的挑战与机遇。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
OpenAI的开源，补全了亚马逊云科技模型生态的最后拼图
8月5日OpenAI上线两款开源模型，亚马逊云科技随即在旗下平台上线。此前微软借合作优势使Azure高速增长，如今OpenAI开源，亚马逊云科技模型生态更丰富，其产品受客户好评，增长势头难挡。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。