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在科幻作品描绘的未来，人工智能不仅仅是完成任务的工具，更是为人类提供情感陪伴与生活支持的伙伴。在实现这一愿景的探索中，多模态大模型已展现出一定潜力，可以接受视觉、语音等多模态的信息输入，结合上下文做出反馈。
强化学习能力强大，几乎已经成为推理模型训练流程中的标配，也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里，研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法，通过替换模型内部的MLP模块，让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻，而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%，也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
忘掉你的智能手表吧。现在，你身体里最廉价、最容易被忽略的「废物」，或将成为最昂贵、最有价值的健康数据。想象一下，当你起身离开马桶的那一刻，发现一个微型高清 AI 镜头正在马桶里静静观察着你身体排出的所有垃圾。你会选择打开手机查看最新的健康报告，还是会打 110 举报这个「耍流氓」的 AI？
羡慕现在搞AI的大家。去一下学术顶会，工作机会现场就来了。是的，大厂AI招聘的风，已经吹到ICCV 2025。而今年的ICCV一逛，我们还真看到了点不一样的花活——顶会直聘。
啥情况，马斯克在𝕏上直接锐评Claude「邪恶透顶」：这次起因是这样的，最新研究发现，Claude Sonnet 4.5竟然认为尼日利亚人的生命价值是德国人的27倍。具体而言，在面对不同国家的绝症患者时，Claude「清醒」得有点吓人——
短视频的游戏规则，彻底被改写了！9月25日，Meta突然扔出一张新牌——Vibes。刷到的不是别人拍的，而是一条条AI秒生的视频：熊猫骑摩托、猫咪打篮球，你看完还能一键remix，立刻变成你的版本，再发到全网。创作门槛被拉到最低，人人都能拍大片。但这股狂潮，是全民狂欢，还是混乱的开始？
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
随着 AI 能力不断增强，它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」，让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
人工智能模型的安全对齐问题，一直像悬在头顶的达摩克利斯之剑。 自对抗样本被发现以来，这一安全对齐缺陷，广泛、长期地存在与不同的深度学习模型中。