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RSS订阅转载 智源发布2026十大AI技术趋势：认知、形态、基建三重变革，驱动AI迈入价值兑现期
在企业端，经历早期概念验证的“幻灭期”后，AI正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品。尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据，将成为降低训练成本、提升性能的关键资产。“Next-State Prediction”（NSP）为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”。
2026-01-09 17:55:28
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转载 黄仁勋：物理AI的“ChatGPT时刻”，即将到来
来源：中国企业家俱乐部CES 2026最具热度的演讲，无疑属于英伟达创始人兼CEO黄仁勋。他抛出核心判断：“物理AI的‘ChatGPT时刻’，即将到来。”黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的“平台重置”：我们正从“编程软件”时代跨入“训练软件”时代，计算的基础技术栈（所谓的“五层蛋糕”），每一层都在被重新发明。以下为演讲要点摘编及全文，希望对您有所帮助。2025年被黄仁勋定义为“智能体系统”普及的元年。AI不再仅仅是预先录制的程序，而是具备推理、规划、甚至在实时运行中进行“思考”的智能体。他特别致敬了中国
2026-01-09 17:55:28
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转载 互联网正在针对AI智能体重构
张伟楠说，“它的‘PageRank’将会非常高，这意味着在智能体网络中，该智能体非常重要，就像当今互联网中的大型网站一样。张伟楠指出，在新的范式下，处理特定任务的智能体将代替网页，被其他流行智能体调用得越频繁的智能体排名越高，因而更容易被关注、信誉度更高。Agent2Agent（智能体对智能体）协议，支持来自不同提供商、具备不同功能的智能体彼此通信和协作，使得通过上述协同完成任务成为了可能。张伟楠表示，智能体注意力经济的一个有趣维度在于，多个智能体之间协同完成任务将趋于常态化。
2026-01-08 17:34:34
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转载 DeepSeek突然更新R1论文：暴增64页，能公开的全公开了
论文统计了 10 个代表性反思词汇（wait，mistake，however，but，retry，error，verify，wrong，evaluate，check）的出现频率，发现这些词汇在训练过程中增长了 5 到 7 倍。RL 训练时引入了语言一致性奖励，计算目标语言词汇在思维链中的占比。1 月 4 日，DeepSeek 在 arXiv 上突然更新了这篇论文的第二版，页数从 22 页暴增至 86 页，把此前藏在黑箱里的训练流程、基础设施、消融实验、中间检查点，乃至失败尝试，统统向外界进行了展示。
2026-01-08 17:34:34
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转载 “全球大模型第一股”诞生！智谱AI登陆港股
正如我们的股票代码一样，2513，AI我一生。智谱CEO张鹏将上市比作AGI马拉松的“补给”，根据募资规划，70%用于通用AI大模型研发（含预训练大模型、AIAgent等），10%优化MaaS平台，10%拓展合作伙伴网络及战略投资，10%补充营运资金，为技术迭代提供关键资金保障。不同于部分企业的单点突破，智谱构建了覆盖语言、代码、多模态及智能体的全栈模型矩阵，并制定了清晰的AGI路径图（L1-L5），目前已完成前三个阶段的技术落地，推出了具备反思和行动能力的AIAgentAutoGLM。
2026-01-08 17:34:34
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转载 GPT-5.2 和 Harmonic 似乎已经自主解决了一个迄今为止人类尚未解决的埃尔德什问题。
尽管这些系统展现出了令人瞩目的能力，但它们究竟是在进行全新的研究，还是仅仅以新的方式重组了现有知识，仍然是一个值得探讨的问题。维护埃尔德什问题网站的托马斯·布鲁姆承认这一成就令人印象深刻，但他指出，所解决的版本只是埃尔德什提出的两个变体中较简单的一个，而且事后看来，解决方案相对简单直接，难度与人工智能已展现出强大实力的数学竞赛题目相当。据报道，OpenAI 的 GPT-5.2 解决了 Erdős 问题 #728，这似乎是一个重要的里程碑，标志着人工智能首次在任何人类数学家之前自主解决了一个未解的数学猜想。
2026-01-08 17:34:34
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转载 2025年终总结 - 微分几何助力突破具身智能发展的瓶颈
生成模型的推理过程就是在数据流形的分布上采样，具体而言就是先从高斯分布中采样，再通过传输映射的逆映射将高斯采样点映射回隐空间，然后通过解码映射回射到数据流形上，得到一个数据采样。我们基于这些思想和方法来构造边界曲面的特殊立方复形，再应用双曲几何的叶状结构理论来构造实体内部的对偶复形，优化子流形的相交模式，得到实体的六面体网格。，次梯度映射的逆亦保持次梯度结构。为例：源分布的支撑集为单位圆盘，目标分布的支撑集为非凸的海马形区域，对应的 Brenier 势能函数满足的 Monge–Ampère 方程为，
2026-01-07 17:56:59
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转载 人工智能模型的增长速度超过硬件提升速度
这项名为MLPerf的竞赛由一系列任务组成，用于在预定义的数据集上训练特定的人工智能模型，使其达到一定的精度。从本质上讲，这些任务被称为基准测试，测试硬件和低级软件配置的设置情况，以训练特定的人工智能模型。多年来，英伟达发布了4款新一代GPU，这些GPU已经成为了行业标准（英伟达最新一代的Blackwell GPU虽然尚未成为标准，但也越来越受欢迎）。MLPerf的负责人大卫·坎特（David Kanter）表示，这种严格程度的提升是通过设计来实现的，基准要跟上行业发展的步伐。“这些基准是为了更有代表性。
2026-01-07 17:56:59
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转载 白箱、黑箱到灰箱，神经科学迎来新物种：不再复刻大脑，而是成为大脑的AI代言人
此外，大脑的一些基本组织原则也被纳入模型设计，例如强制神经元遵循戴尔原则（Dale’s principle）——即神经元要么是纯兴奋性的，要么是纯抑制性的，这被证明能稳定动力学并结构化皮层回路的时间表示。图 1. 神经动力系统中的AI代理脑的理论架构。由于代理脑依赖敏感的神经和临床数据，必须建立严格的数据安全框架和治理结构，并警惕训练数据中可能存在的偏见，以确保模型应用的公平性和透明度。首先是多尺度神经数据的整合，如何将微观的脉冲序列与宏观的fMRI信号在保持机制忠实度的前提下对齐，仍是一个未决的问题。
2026-01-07 17:56:59
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转载 计算机科学这一年：被推翻的“常识”
025年，计算机科学并未只是沿着既有轨道小步前进，而是在多个看似“已经被研究透彻”的方向上，突然发生了结构性的转折。从时间与空间的基础关系被重新理解，到一名本科生推翻40年的数据科学猜想，再到研究者意外发现“让人工智能变坏”竟然如此容易，这一年不断提醒人们：即便是在最成熟的计算领域，根本性的惊喜仍然随时可能出现。他的研究表明，内存的力量远比学界此前理解的更强大。这是一个经典的计算问题：在一个由大量节点组成的网络中，节点之间通过不同长度的道路连接，从某一点出发，如何最快找到通往所有其他节点的最短路径？
2026-01-06 17:48:00
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转载 速看！黄仁勋CES 2026演讲万字实录：甩出“物理AI”王牌
来源：网易科技作者：小小CES 2026最具热度的演讲，无疑属于英伟达创始人兼CEO黄仁勋。这位被业界称为“黄衣教主”的业界领袖，定于美国时间1月5日下午1点开讲，却让慕名而来的听众早早体验了“未来热度”——网易科技上午11点到达时，场外排队队伍已蜿蜒近500米。有前来参会的中国KOL感叹：“我们等的不仅是黄仁勋，更是在等一个答案：未来十年，人与机器将如何重新分工。而有些答案，似乎只在现场才能听见。”黄仁勋比预定时间晚了约十分钟登上舞台。他抛出核心判断：“物理AI的‘ChatGPT时刻’，即将到来。”黄仁勋
2026-01-06 17:48:00
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转载 2026 年国际消费电子展 (CES)——一年一度的科技盛会——有哪些值得期待？
我们预计会有越来越多的公司涌入这个领域，填补能源缺口，因为我们需要能源，我们需要清洁能源，我们需要一种兼顾所有优点的解决方案。因此，我认为未来更倾向于一种混合模式，内容创作者与人工智能合作，围绕同一主题创作衍生作品，或更好地将内容变现，触达更广泛的受众。展会上最受欢迎的产品是一款栩栩如生、趣味十足的小型机器狗，它能很好地满足那些需要情感慰藉的人们的需求。
2026-01-06 17:48:00
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转载 麻省理工人工智能实验室：这可能是 AGI 的前夜，递归智能让模型第一次学会“主动思考”
波动智能旨在建立一个基于人类意图与反应的真实需求洞察及满足的价值体系，融合人工智能与意识科学，构建覆盖情绪识别、建模与推荐的智能引擎，自主研发面向社交、电商等场景的多模态意图识别引擎、意图标签系统及意图智能推荐算法，形成从情绪采集、意图建模到商业转化的完整解决方案。这不是传统 LLM的行为方式，而是一种更接近“智能体”的推理风格。为了全面覆盖不同信息密度、不同推理结构、不同规模的任务，研究选用了五大类 benchmark，从简单到复杂，从线性到二次，从检索到聚合，几乎把长上下文推理的所有难点都囊括进来。
2026-01-05 17:35:21
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转载 大语言模型的“涌现”之谜：能力还是智能？
这可能是涌现能力的一个证据。无论哪种情况，语言中蕴含的世界信息越丰富，模型通过单纯扩大规模来“学习”一切的可能性就越大，但这恰恰会削弱真正的“涌现”主张——因为在这种“知识输入”的极限下，模型内部的自由度只是通过工程手段收敛于每一个外部自由度，并未产生或需要一个新颖的、粗粒化的内部模型。因此，判断一个属性是否为涌现属性，一个标志是：系统是否形成了一种新的、压缩的（compressed）描述方式，这种描述通过粗粒化观测变量，在保持预测能力的同时，大幅降低了描述的复杂度，进而降低预测和控制系统的巨大成本。
2026-01-05 17:35:21
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转载 Yann LeCun：Alexandr Wang年轻没经验「Meta内部动荡与根本分歧最新爆料」
他的解决方案是一种名为V-JEPA的架构，即所谓的“世界模型”。在一场与《金融时报》的对谈中，LeCun不仅分享了他对新公司的规划，也毫不避讳地揭露了Meta内部的动荡、对LLM路线的根本性分歧，以及他最终选择离开的深层原因。除了理念冲突，LeCun也提到，他的世界模型和AMI研究被证明在Meta不感兴趣的领域也有潜在用途，比如喷气发动机和重工业。
2026-01-04 17:17:35
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转载 Science | 从碳基到硅基的进化共鸣：多智能体强化学习重演生物社会合作的神经策略
有趣的是，随着训练的深入，那些代表“成功”的神经元比例逐渐增加，而且这与小鼠的合作表现呈现出明显的正相关。这相当于一个数字版的“双鼠游戏”：两个AI智能体（Agent）在一个8x8的网格世界中移动，它们同样需要观察环境，移动到一个随机出现的“触碰点”，并在极短的时间窗（2个时间步长）内同时到达，才能获得奖励。），而编码“我在哪”的神经元受到的影响则小得多。无论是在实验室的笼子里，在服务器的机架上，还是在人类社会的互动中，合作的奇迹，正是在这无数次的“等待”与“同行”中悄然发生。
2026-01-04 17:17:35
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转载 综述：量子理论能否为意识提供解释？——从物理基础到哲学边界的一次系统梳理
在这种背景下，一些研究者开始重新审视意识问题：如果物质世界在最基本层级上并非由确定、可分的对象构成，那么意识在经典物理框架下显得难以还原，是否至少部分源于我们对物理基础的理解仍停留在不恰当的层级？它并不满足于“意识与某些脑活动相关”这样的相关性描述，而是试图给出一条明确的物理因果链条：从量子态的产生与演化，到神经过程的调制，再到主观意识体验的出现。这一讨论仅仅承认一个基本事实：在当前的科学图景中，大脑由量子层级的物质构成，而意识又显然与大脑状态相关，因此，量子理论在逻辑上无法被简单排除在意识研究之外。
2026-01-04 17:17:35
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转载 谷歌DeepMind爆出震撼预言！2026年，持续学习将让AI「永生」
常驻牛津、《超级智能：路径、危险与策略》的作者Nick Bostrom预计，AGI将2050年前后出现，并具备回答「我们当前关心、且原则上可以由科学回答的大多数问题」的能力。具体来说，就是以「能力基准趋势外推」作为核心方法，利用METR的编码时间跨度套件（METR-HRS）来设定达到AGI所需的有效算力，并沿着这条趋势线进行推演。如果说AI Futures Model描绘的是AI自身进化的「速度」，那么Nature最新的展望则向我们展示了这种进化将如何重塑科学探索的「广度」。
2026-01-03 15:36:18
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转载 系统观下的复杂科学：拓扑学、线性代数与统计物理的互补角色
与关注全局结构约束的抽象视角、以及着眼于多体极限与统计规律的宏观视角相比，线性代数恰好工作在二者之间，为复杂系统提供了一种既可计算、又可理解、同时保留结构线索的中尺度描述——而这些线索，往往正是通向更深层结构与更大尺度规律的入口。无论是在蛋白质这样的生物分子系统中，还是在网络优化与人工智能等信息系统里，统计物理都为我们提供了一种理解“秩序如何从噪声中产生”“功能如何从多体耦合中涌现”的通用框架，使不同领域的复杂系统得以在同一理论视野下被比较、解释与统一。在这一视角下，系统的动态变量不再仅定义在节点上，
2026-01-03 15:36:18
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转载 3万+Ilya Sutskever 2025年度全景实录深读｜“Scaling时代”的终结以及未来AGI形态
同样，一个五岁的儿童在语言习得、逻辑推断和物理常识理解上所接触的数据量，仅为训练一个 GPT-4 所需文本量的百万分之一，但儿童对世界的理解显然更具深度的因果性。这种“无意识的顺从”和“自信的幻觉”，正是当前技术范式在实际经济生产中难以落地的核心阻碍——一个只会做题但不断在实操中“埋雷”的员工，是无法被企业信任并赋予独立决策权的。因此，他主张在超级智能真正降临前，通过有控制的“增量展示”唤醒社会的认知免疫系统，并推动全球在安全协议上的策略趋同，最终在人机共生的新契约中寻找文明存续的稳态解。
2026-01-03 15:36:18
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转载 迷茫的Meta：20亿收购Manus为何又是一场失败的豪赌
这就像互联网时代的TCP/IP协议、移动互联网时代的HTTP协议一样，谁掌握了协议标准，谁就掌握了生态的话语权，目前在智能体网络协议上取得重大进展的包括，Anthropic（Claude母公司）推出的MCP协议，谷歌和OpenAI正在联合推动的Agent-to-Agent通信标准。当然作为互联网时代的巨头，Meta依然掌握巨大的现金流，有容错的机会，我们依然对Meta可以充满信心，但何时从迷茫中走出来，还需要时间的验证。更致命的是，当Meta沉迷于元宇宙的虚幻梦想时，它错过了AI大模型的整个爆发期。
2026-01-03 15:36:18
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转载 KAN作者刘子鸣：AI还没等到它的「牛顿」
这是一种监督式使用玩具模型。我无法代表整个 AI 物理学领域的整个研究群体，但从个人经验来看，我花费了大量时间去「包装」一个故事 —— 这既「浪费」自己的时间，也在无形中拉大了与读者之间的距离。朱泽园所写的《大语言模型的物理学》是一项非常出色的工作，但从我与朋友们的交流来看，大家普遍的感受是：这很有意思，但不知道如果自己想进入这个领域，该从哪里开始。更为矛盾的是，当前的学术发表机制往往偏爱「完美的故事」或「巨大的性能提升」，导致大量像「第谷的观测记录」那样碎片化但极具价值的「AI 现象学」工作被忽视。
2026-01-02 16:35:47
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转载 揭示不一致的神经单元，MIT等提出受生物学启发的大脑模型，首次直接关联神经生理活动与认知功能
该研究展示了一种脑电路模型，能够模拟多个尺度的活动，从单个神经元、解剖学上的微集合体，到全脑的节律性交互，再到行为。作者表示，该计算模型研究结果的广度与深度，有力地证明了其在分析现有数据方面的实用性，并表明它有可能适用于一系列涉及与预测编码和强化学习相关的行为的挑战性问题。随着模型参与学习任务，现实世界的属性逐渐显现，模拟呈现了非人灵长类动物中观察到的一系列复杂行为，包括特定于所参与的特定行为的不同同步性和相位锁定。对这四种条件之一的这些选择性反应发生在刺激初始的200毫秒内，远早于错误反应的执行时间。
2026-01-02 16:35:47
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转载 震撼长文解读AI 时代的工作 ：周会、KPI、8小时工作制会崩溃吗？
越来越多的人，以越来越多样的方式，做越来越多的事——其丰富与复杂度，早已超出一个人行可达、人际亲密的文艺复兴古城所能容纳的极限。曾经冗长的几小时的会议将缩减为10分钟的异步审阅，人们可以分布在世界的任何地方工作，工作流昼夜不息，跨时区推进，不用等待任何人醒来，决策都在“恰到好处的人机协同”中完成。钢铁，蒸汽，无限心智。在这篇极具洞见性的文章中，他开启了一个宏大的视角：AI 不仅仅是软件的升级，而是这个时代的“基础材料”——正如同百年前的蒸汽机与钢铁之于工业革命，AI 正在重塑文明的底层逻辑。
2026-01-02 16:35:47
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转载 AI社交也有“脑电波”？清华校友Nature论文颠覆认知，揭示共享神经动态或成智能体通用法则
通过这种方法，研究团队发现与谷氨酸能神经元相比，γ-氨基丁酸能神经元包含了一个明显更大的共享神经子空间，借此揭示了两组神经元群体之间脑间同步性结构中的一种此前未被充分认识的差异。尽管在没有行为信息的情况下，人们就能识别出共享和独特的神经子空间，但是独特的神经维度能够捕捉到每只小鼠的非社交信息，而共享的神经维度则能捕捉到两只小鼠社交行为的相关信息。研究团队指出，通过选择性地破坏那些促成共享神经动态的神经成分，能够显著减少个体的社交行为，这表明了共享神经动态在社会互动中的重要性。
2025-12-31 11:38:35
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转载 Manus联合创始人张涛：智能体Agent的终极形态是什么？
演讲开始，张涛直击当前市场的一大乱象，他说，2025年几乎所有人都在谈论“智能体”，但这个词背后充满了误解，很多服务仅在聊天机器人中加入一些系统提示（System Prompt），比如“你现在是一个法律代理”或“你是一个金融代理”，然后便宣称自己提供了智能体服务。张涛分享了他自己的日常体验，一个内部原型已经让他享受到了这种便利：“每天早上8点，我的Manus智能体会检查我当天的日历，如果发现有与外部伙伴的会议，它就会主动去研究参会者的背景资料，为我准备会议。而未来的图景是，智能体将成为一个真正主动的伙伴。
2025-12-31 11:38:35
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转载 6万+辛顿2025年度全景实录深读｜真正的智能与硅基智能的非对称演进
2025年终特别策划：「消失在2025的AGI」系列专题2025年，人工智能行业走到了一个微妙的历史节点。在硅谷，AI氛围狂热如科幻小说般成真；但在宏观层面，技术的“慢起飞”却异常平淡。这种感知的温差，恰如这一年行业主题的隐喻——我们正站在范式转移的临界点。这一年，一些定义中的AGI正在逐渐从公众视野中“消失”。本系列将深入挖掘这些“消失”背后的思考，记录在范式转移关键时期的各种洞见，为这个非凡的时代留下注脚。因为在AGI的漫长征程中，2025年或将被铭记为一个转折点——当我们从狂热走向理性，从规模走向本质
2025-12-31 11:38:35
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转载 “我为何执着于世界模型” | 杨立昆最新万字实录
近日，图灵奖得主、深度学习教父杨立昆在宣布离开 Meta 核心管理层并创办新公司 AMI (Advanced Machine Intelligence) 后，接受了海外播客Information Bottleneck的深度专访。本次对话杨立昆透露了为何转型创业、深入探讨了大语言模型通往人类水平智能的根本性死胡同、联合嵌入预测架构（JEPA）对世界模型的重新定义、视频数据在 Scaling Law 中的统治级地位、目标驱动的 AI 本质安全架构，以及基于“智能放大器”逻辑对 AGI 伪命题的彻底解构。杨立昆指
2025-12-30 18:12:12
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转载 DeepMind观点：分布式集体智能才是AGI的终极形态？
由于多智能体系统的交互极其复杂，系统风险并非源自单个智能体的“恶意”，而是来自交互结构中的涌现效应，监管重点不在于引入更强的通用监督者，而在于借助“以弱胜强”的AI监督系统来处理海量的交易数据。这种演进路径在当前的AI生态中已初见端倪，例如一个复杂的财务报告生成任务，可以通过调度智能体分配给数据获取智能体、文档解析智能体和代码执行智能体协作完成，最终生成的成果体现了整个系统而非单个个体的能力。这一框架的核心在于，不再试图去对齐一个不可见的“透明认知过程”，而是转而监管一个透明的、外部化的交互系统。
2025-12-30 18:12:12
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转载 与AI讨论“真理”？
利用这些评分数据，会训练出一个奖励模型，用于预测人类偏好：在给定一个提示和一个回答的情况下，它会输出一个分数，反映人类偏好该回答的可能性。起初我以为，这只是模型内部概率的直接体现：也就是说，在预训练过程中，当模型见到“赤道几内亚的首都是”这句话时，有 99% 的情况下接下来出现的都是“马拉博”，或是类似这样的机制。当一个大语言模型告诉你“赤道几内亚的首都是马拉博”时，这是因为它学到，在统计意义上，“马拉博”极有可能出现在“赤道几内亚的首都”这句话之后。“巴黎，”它回答说，“我对此完全确定。
2025-12-30 18:12:12
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转载 买下Manus，Meta的焦虑解药来了
此次与Meta携手，Manus方面表示，将进一步巩固 Manus 在 AI 应用层的战略位置——将人工智能能力转化为可规模化、可靠的系统，在实际使用场景中端到端执行用户交给的任务。他称，此次Meta的选择很明智，因为基模和Agent可以分开训练，尤其是基模领域，目前MiniMax M2.1、GLM 4.7等开源模型性能都很强，Manus将通用Agent的能力带给Meta，想象空间很大，可以帮助Meta在Facebook等平台上产生带动效应。收购案的另一面，是今年以来持续“激进”的Meta又一次选择下注。
2025-12-30 18:12:12
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转载 IBM逆转功臣：郭士纳去世
他将这家位于纽约州阿蒙克的公司转型为商业服务型企业，放弃了硬件生产，扭转了此前为追求更高利润而将公司拆分为十几个半独立部门（即所谓的“小蓝帮”）的计划。郭士纳很早就押注于互联网和电子商务，他正确地预测到，这将减少对个人电脑的重视，而更多地关注服务器、路由器和其他更复杂的设备，这些设备将受益于 IBM 的服务专业知识，并涉及 IBM 销售人员熟悉的买家，例如首席技术官。他是家中四个兄弟之一。在他的领导下，当时主要提供旅行信用卡的美国运通公司扩大了在零售店的布局，并推出了允许客户保留未偿余额的高端信用卡。
2025-12-29 17:50:01
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转载 李飞飞最新文章原文 — 从文字到世界：空间智能是人工智能的下一个前沿领域
世界模型是一种新型生成模型，其理解、推理、生成和交互语义、物理、几何和动态上复杂的世界（无论是虚拟的还是真实的）的能力，远远超出了当今逻辑逻辑模型的能力范围。随着空间智能世界模型的推理和生成能力日益强大和稳健，可以设想，在给定目标的情况下，世界模型本身不仅能够预测世界的下一个状态，还能基于新状态预测下一步行动。无论是加速我们在实验室中对疾病的理解，革新我们讲述故事的方式，还是在我们因疾病、伤痛或年老而最脆弱的时刻给予我们支持，我们都站在科技的前沿，这项科技将提升我们最珍视的生活品质。因此，许多科学家推测，
2025-12-29 17:50:01
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转载 LLM 将通过“推理自生成数据”突破 Scaling Law 极限 | 辛顿最新对话实录
这可以用乐高积木来类比，但语义积木是可变形的，它会为了适应上下文而改变形状，产生细微差别。本次对话阐述了他对智能本质的最新思考，深入探讨了AI 在医疗、教育及科研领域的愿景，Scaling Law 的极限突破、LLM 的推理本质、机器人具身智能的必要性，以及大脑与硅基智能在“快速权重（Fast Weights）”机制上的差异等话题。他指出，追求“神经符号混合系统”（神经网络+逻辑符号）完全是胡说八道，他强调，思维链已经证明，神经网络可以直接通过自然语言达成复杂的推理，而无需任何逻辑符号的介入。
2025-12-29 17:50:01
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转载 年终拆解：爆火的AI Coding Agent是什么？有哪些“坑”？
根据 Anthropic 的研究文档，其系统使用一种被称为“编排者-执行者模式”的设计，由一个主导智能体负责整体协调，同时将具体任务委派给多个并行运行的专业子智能体（subagents）。，其中包含了截至目前的所有对话历史，以及生成的所有代码，还有模型用于深入“思考”问题的模拟推理 token，随后 AI 模型会评估这一完整提示词并生成输出。，并预加载用户的代码仓库。近期的一项创新是模拟推理模型，它以推理式文本的形式生成上下文，即对提示词进行扩展，从而帮助模型更精准地锁定答案，产出更准确的结果。
2025-12-29 17:50:01
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转载 美国码农，正被AI「大屠杀」！Karpathy惊呼，26届毕业生崩溃
午夜，湾区一名中年程序员更新了自己的领英主页：“15年编码经验，精通全栈技术，寻求新的挑战。”他没写出口的是，这已经是他被裁员的第9个月。新一代工程师必须进化，从单纯的代码编写者转变为懂业务的战略家、严谨的安全审查官，以及能够驯服AI的“超级驾驶员”。斯坦福大学的实验室灯火通明，一群计算机系毕业生盯着空白的邮箱界面，他们投出的上百份简历如同石沉大海。
2025-12-28 16:16:17
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转载 人类基准测试大翻车：样本不足、方法不透明，AI性能结论可信吗？
在近期的一项研究中，美国哈佛大学研究员魏来（Kevin Wei）与合作者指出，目前人类基准测试（Human Baselines）的严谨性和透明度存在一系列严重问题，这直接关系着相关测试中关于 AI 性能的结论是否“立得住”的问题。让人意外的是，只有 59% 的基线使用与 AI 相同的测试集。研究人员发现，在以往研究中最大的问题是所选取作为基线缺乏代表性，或在进行基线测试时，为基线测试人员和网络系统提供的信息存在差异：要么对二者所提出的问题不同，要么在某些方面存在差异，使得二者之间难以进行有效比较。
2025-12-28 16:16:17
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转载 2025年，生物学推翻了这些常识
科学作家阿里尔·布莱歇尔（Ariel Bleicher）写道，正是这些“奇异形状的细胞”，让触觉体验如此丰富多样：手机的震动、温暖的微风、恋人的抚触、雨滴落在皮肤上的感觉，以及母亲的亲吻，彼此截然不同。但正如萨普拉科卢所强调的，构成人脑的细胞是“极其复杂的存在”，其行为受多种分子在精确时间尺度上的共同调控。过去的一年里，《量子杂志》（Quanta Magazine）持续深入生物学的核心地带：从支撑触觉体验的奇异神经元，到跨越数亿年的动物演化史，再到大脑与人工智能背后高度密集的神经网络。
2025-12-28 16:16:17
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转载 重磅：《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（征求意见稿）发布
为了促进人工智能拟人化互动服务健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，依据《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国科学技术进步法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例》、《未成年人网络保护条例》、《互联网信息服务管理办法》等法律、行政法规，制定本办法。提供者应当建立应急响应机制，发现用户明确提出实施自杀、自残等极端情境时，由人工接管对话，并及时采取措施联络用户监护人、紧急联系人。
2025-12-28 16:16:17
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转载 华为300万启动第六届奥林帕斯奖，全球征集AI难题
第二个方向是“Agentic AI原生的数据底座”，旨在让存储系统从简单的数据存放，升级为能“存、管、用”数据的AI数据平台。历届获奖者包括来自全球顶尖高校和研究机构的科学家，他们的研究成果不仅获得了华为的认可和资助，更重要的是，这些研究成果正在逐渐转化为实际可用的技术方案。随着数字化转型的深入，数据已经成为企业的核心资产，而存储技术则是守护和利用这一资产的关键。华为正是看到了这一行业痛点，将本届奥林帕斯奖的主题聚焦于AI时代的存储挑战，希望通过全球科学家的智慧，找到突破当前技术瓶颈的创新方案。
2025-12-27 16:12:32
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