终于,学界找到了深度学习的「牛顿定律」
终于,学界找到了深度学习的「牛顿定律」最近,由来自 UC Berkeley、哈佛、斯坦福等名校的 14 名研究者组成的研究团队发表了一篇论文,系统性地梳理了过去十年间散落在各处的理论碎片,并将它们拼成了一幅完整的图景。他们给这个正在形成的理论体系起了一个名字 ——Learning Mechanics(学习力学)。
搜索
最近,由来自 UC Berkeley、哈佛、斯坦福等名校的 14 名研究者组成的研究团队发表了一篇论文,系统性地梳理了过去十年间散落在各处的理论碎片,并将它们拼成了一幅完整的图景。他们给这个正在形成的理论体系起了一个名字 ——Learning Mechanics(学习力学)。
这个人叫 Alex Gerko,今年 46 岁,他是量化交易巨头 XTX Markets 的创始人。早在 ChatGPT 成为全民话题之前,他就已经搭建起一套纯粹以盈利为目的的 AI 交易系统。他在冰岛部署的这台超级计算机,正是 XTX 交易帝国的“算力大脑”。这台机器存储着超过 400 PB(约相当于 80 万亿张高清数码照片)的全球金融市场数据,并驱动着庞大的 GPU 集群。
Skill确实好用,但架不住模型和Agent Harness适配翻车。不是所有模型都吃得动Skill,有的用上直接反向掉性能。为了解决这个问题,来自上海交大的IPADS研究团队提出了SkVM:面向Skill的语言虚拟机。
创始人张霄昨天,2026年4月23日,宣布融资2300万美元,也成立了Collov Labs Research,资金用于扩充研究团队和加速视觉AI系统研发,而非单纯的商业扩张。
最近,Lenny Rachitsky 请到了 Kat Wu,Anthropic Claude Code 和 Cowork 的产品负责人,访谈了一期播客。节目信息密度相当高,从 PM 角色的变化、Anthropic 的内部流程,到源码泄露事件和 OpenClaw 决策,全都聊了个遍。
从单幅图像恢复三维结构,到多视图场景建模、动态 4D 重建,再到机器人、自动驾驶、SLAM 与视频生成,如何让模型在不依赖逐场景优化的前提下,直接、高效地理解并重建三维世界,正在成为 3D 视觉领域的
机器之心编辑部 ICLR 2026 获奖论文已经公布。 今年共有 2 篇论文获得「杰出论文奖」(Outstanding Paper),另有 1 篇论文获得「荣誉提名」(Honorable Mention);此外,还有 2 篇 ICLR 2016 论文获得「时间检验奖」(Test of Time Award)。
PlayerZero 刚刚宣布完成了 1500 万美元的 A 轮融资,由 Foundation Capital 的 Ashu Garg 领投,他也是 Databricks 的早期支持者。这是继 Green Bay Ventures 领投的 500 万美元种子轮之后的又一轮融资。
Buzzy(https://www.buzzy.now/)是AI内容创作公司“感知阶跃”旗下的视频编辑Agent平台,主要面向C端内容创作者和中小型商家。好比“视频版的PhotoShop”,用户只需下达自然语言指令,就能驱动Agent对视频进行背景去除、光线修正、产品替换、背景/视角更改等编辑操作。
最近,谷歌联合ResNet作者何恺明、谢赛宁、NeRF先驱Jonathan T. Barron、 3D图形学名家Thomas Funkhouser,正式发布了Vision Banana。它向世界宣告:视觉AI终于不再需要那些臃肿的任务头了,理解,本质上只是生成过程中的一次「对齐」。