听说有人解决了三体问题，我去做了一点微小的调查

原创于 2021-11-22 14:49:44 发布 · 154 阅读

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#bug #vue #html

这篇博客揭示了近期关于三体问题的报道，澄清了科学界关于解决进展的误解，带你深入理解最新研究成果。

以前无数次听说三体问题无解，但近两年，好像时不时就看见媒体报道，说哪哪哪的科学家又解决了三体问题；完了点进去一看呢，除了大受震撼，又啥都看不懂……

所以，三体人到底还有没有救了？

我就去做了一点微小的学习和调查，然后现在带大家看看这次“破壁”的成果。

点击看视频👇

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这几位大咖聚在一起，探讨的不仅是Agent的技术架构，更是如何让AI从陪聊进化为真正的超级助理。前者，是由量子位智库梳理总结出的2025年度AI代表进展，并且展望接下来能预见的技术趋势，覆盖从算法数据算力的技术底座，到产品解决方案，乃至行业应用的发展走向，总之关于AI的一切，都可以在这份报告一览而尽。而且现在大会的内容已经可以剧透，真就是光看嘉宾就知道有多重磅了，包括清华大学张亚勤、孙茂松、智源研究院王仲远等学术界的大咖，国内产业界有百度、小米、商汤等，国外有谷歌云、亚马逊云科技、高通等。

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误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了

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针对首位患者因颅内气隙导致电极线松脱、信号减弱的情况，在针对第二位受试者Alex及后续患者的手术中，团队改进了手术方案，通过严格控制植入物与大脑表面的间隙（Gap Reduction），并优化了手术中的防脑组织位移策略。而为了玩视频游戏，他甚至找人在论坛上帮忙，将街机摇杆和Xbox手柄的零件焊接在一起，制作了一个适合他操作的特殊控制器。这些用户并没有将自己局限在医疗实验对象的角色中，而是通过将昂贵的植入物与廉价的摄像头、智能家居设备相连接，重新找回了观察世界和掌控生活的自主权。

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实验结果显示，基于合成平衡动作的训练，策略学会了在各种挑战性姿态中保持平衡，能够零样本跟踪训练集中未见过的极端平衡动作，如”叶问蹲”这样的功夫式单腿蹲动作，展现了良好的泛化能力。直接在机器人运动空间中采样，避免了动捕数据中的传感器噪声和运动学重定向误差，确保动作的物理合理性，如下图所示，展示了准确可控的足部接触状态和质心轨迹。：专注于实现敏捷、流畅的动态动作，如跳舞、跑步等。通过整合人类动捕数据和可控的合成平衡动作，AMS有效缓解了数据的长尾分布问题，为策略训练提供了更加丰富和多样化的参考动作数据。

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后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读

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在ImageNet 256x256基准测试中，iMF-XL/2模型在 1-NFE（单步函数评估）中取得了1.72的FID成绩，相较于原始MF提升了50%，证明了从头开始训练的单步生成模型可以达到与多步扩散模型相媲美的结果。具体来说，iMF让用于计算复合预测函数V（代表对瞬时速度的预测）中，雅可比向量积（JVP）项所需的切向量输入不再是外部的e-x，而是由网络自身预测的边缘速度。最终，iMF 成功将训练流程转换成了一个稳定的、标准的回归问题，为平均速度的学习提供了坚实的优化基础。

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DeepSeek-V3.2被找出bug了：疯狂消耗token，答案还可能出错，研究人员：GRPO老问题没解决

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技术报告中，DeepSeek研究人员坦承，token效率对于DeepSeek-V3.2而言，仍然是个挑战：通常情况下，本次上新的两个模型需要生成更长的轨迹，才能达到Gemini-3.0-Pro的输出质量。而DeepSeek-V3.2-Speciale本身，也是特意放宽了RL的长度限制，允许模型生成极长思维链，使得模型能够通过大量消耗token来进行深度的自我修正和探索。这项研究的核心作者Zichen Liu指出，DeepSeek-V3.2已经通过新的优势值计算方式，修正了“难度偏见”（如下图红框所示）。

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浙大系具身智能再闯港交所：主打工业场景，每天进账1000000元

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云计算一哥10分钟发了25个新品！Kimi和MiniMax首次上桌

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根据Garman介绍，Trainium4相较于上一代，将带来每个维度上的巨大飞跃：FP4计算性能提升6倍，内存带宽提升4倍，并拥有2倍于前代的高带宽内存容量，专为全球最大的模型训练需求而生。从Trainium的自研，到GPU超集群的运维，再到AI Factories的区域化复制，亚马逊云科技在算力供应链上的掌控力，的确已经逼近算力帝国的描述。Agent不可控、不可信、难构建？这三个Agent，覆盖了软件开发全生命周期，将开发者从重复、繁重、易错的体力劳动中解放出来，让他们能专注于更高价值的创造性工作。

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GPT5.5代号“蒜你狠”曝光！OpenAI拉响红色警报加班赶制新模型，最快下周就发

12-03

但作为一家私营公司，OpenAI的命运与英伟达、微软和甲骨文等公司紧密相连，公司投资数据中心的数千亿美元承诺，让市场对其将这些投资转化为有意义收入的时间表产生了担忧。更要命的是，公司需要筹集约1000亿美元的资金来应对巨大的现金消耗。更让OpenAI紧张的是，谷歌刚刚发布的Gemini 3模型在行业基准测试中已经超越了OpenAI的模型，直接推动了谷歌市值的飙升。根据谷歌在10月份公布的数据，Gemini的月活跃用户已经达到6.5亿，而仅仅三个月前的7月份，这个数字还只是4.5亿。

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OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta

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一个最好的例子是，发布后三天，我见了一个物理学家朋友，他之前玩过模型，觉得它们可爱但没啥用，我让他用Pro模型更大胆地试，他把自己最新论文丢进去，模型想了30分钟，然后就把答案给出来了。但他们不总是变成，公司里最高层的技术领导或者最有名的工程师，有时候他们只是做自己想做的事情，这让我一直有个疑问：在竞赛中表现最顶尖的人，未必就是你能遇到的最强工程师。一路上，我得到很多很好的建议，我觉得管理的成长，本质上是靠“次数”累积，你要不断练习，没有比OpenAI更能给你练习机会的地方了，永远有新的挑战出现。

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DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细

12-03

最后，DeepSeek-V3.2-Speciale版本为了探索推理能力的极限，特意放宽了RL的长度限制，允许模型生成极长的“思维链”，迫使模型通过大量的Token生成来进行深度的自我修正和探索。换句话说，如果说Gemini-3 靠“堆知识（预训练）”赢得了上半场，那么DeepSeek-V3.2-Speciale则通过“堆思考（长上下文RL）”赢回了下半场。其中，标准版DeepSeek-V3.2在推理测试中，达到了GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro。

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快手可灵也吃上了香蕉，一通离谱prompt测试，好好玩要爆了

12-02

一把复古金属浇水壶从画面右上角伸入，壶口倾斜，将水壶里的水流浇湿到明信片的土地上，照片里干裂的土地迅速变湿，颜色加深，湿润的土地从裂缝中冒出嫩绿春笋破土而出，迅速生长拔高，从明信片中长出来，3D效果。基于该视频生成下一个镜头：突然，一只手落在男人的肩上，视频里的男人一回头，发现是自己的特工搭档，搭档立刻捂住他的嘴让他别出声，两人神情紧绷地扫视四周。值得表扬的是，人物一致性保持的还不错，但是“落在肩上”和“回头”的动作被AI吞了，只保留了捂嘴的动作，看来这O1有点自己的想法？

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AI营销头雁冲刺IPO，2个北大-宝洁校友创办

12-02

为维持技术竞争力，公司保持了相对刚性的研发投入，2022年至2024年的研发开支分别为人民币4690万元、5410万元及5630万元，2024年研发费用率达到10.5%。该平台支持接入超过100种数据源，用于汇集企业内部不同来源的消费者数据，进行清洗与分类，构建包含人口属性及行为特征的统一用户画像，以支持精准营销活动的自动执行。此外，公司还获得了富德懋赏等机构的投资，其背景涉及比亚迪联合创始人。公司的毛利率由2023年的31.2%下降至2024年的27.3%，并在2025年上半年维持在27.1%的水平。