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4 月 10 日晚，灵初智能发布了大模型、数据集与合作计划：包括策略模型 Psi-R2、世界模型 Psi-W0，以及总规模近 10 万小时的人类操作数据。它想回答的问题也很直接 —— 当真机数据不再是唯一解，机器人还能靠什么继续 scaling？
字节Seed最新研究，让大模型能“原地改参数”了。既不用改模型结构，也不用重新训练，还跑得很快。具体是这么个情况。智能体时代嘛，大家都知道模型们面对的任务开始变得越来越复杂、上下文越来越长。
AI交互的「机械感」消失了！今天，豆包甩出原生全双工语音大模型Seeduplex，不仅能边听边说，甚至能听懂你在思考时的「卡壳」，就算环境再吵也不怕，抗干扰能力直接拉满。
让大模型真正走进现实世界，是当下最迫切的需求之一。
RL之后，大模型为什么更容易「越训越单一」？面对五花八门的改进思路，也许答案并不复杂：先试着改一改KL项。
被动成为新一代 AI 黄埔军校的字节跳动。
大模型（LLM）的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统，即基于大模型的推荐系统（LLM4Recsys）的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段，推荐系统的最后一环。
刚刚，Meta 重金组建的超级智能实验室（SML）交卷！这也是年轻华人 Alexandr Wang 带领该团队后，交出的首份成绩。全新自研模型 Muse Spark 上线。
全网震撼！《生化危机》女主跨界撸码，用Claude造出地表最强AI记忆系统，斩获全球首个满分。一年仅0.7美元，就能让大模型拥有永久记忆。
大模型正在批量生成「看起来很像真的」学术论述，但这些论述背后的引用，真的成立吗？更关键的是：当被引论文被付费墙锁住、原文根本读不到时，自动化核验是否就注定失效？