很多人相信，我们已经进入了所谓的「AI 下半场」，一个模型能力足够强大、应用理应爆发的时代。然而，对于这个时代真正缺少的东西，不同的人有不同的侧重，比如（前）OpenAI 研究者姚顺雨强调了评估的重要性，著名数学家陶哲轩则指出必须降低成本才能实现规模化应用。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
ICPC 2025全球总决赛诞生历史性一幕：谷歌Gemini与OpenAI推理模型同时斩获金牌！Gemini在5小时内攻下12题中的10题，并在30分钟破解难倒所有人类的死亡C题；而OpenAI更是满分12/12，碾压139支人类队伍，成为赛场唯一全解团队。
通义DeepResearch团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里开源旗下首个深度研究Agent模型通义DeepResearch！ 相比于基于基础模型的ReAct Agent和闭源Deep
最近，硅谷兴起了一股新玩法，叫 AI Rollup。 简单来说，就是投资机构帮助AI应用公司收购一批传统小公司，然后把 AI 技术塞进去，让它们更高效、更赚钱，然后批量做大。 一个典型案例就是AI客服公司Crescendo。
人工智能初创公司Invisible Technologies 作为 Scale AI 的竞争对手，在新一轮融资中筹集 1 亿美元资金，这凸显了硅谷投资者对人工智能热潮基础构建模块的持续关注。
等了一百多天，悬念终于揭晓。 9 月 13 日上午，蚂蚁集团开源团队（「开源技术增长」）携《 2025 大模型开源开发生态全景图 》2.0 版，亮相上海外滩大会。
当最初的技术狂热逐渐褪去，产业界开始冷静地审视：AI 究竟能在多大程度上成为真实的生产力。在这样的背景下，观察腾讯这样一家拥有海量用户和庞大业务场景的巨头如何作答，无疑具有风向标的意义。
你有没有想过，为什么即使今天的 AI 已经能写代码、分析数据、回答复杂问题，但当你和它们对话时，总感觉缺了点什么？那种微妙的不舒适感，就像看着一个技术完美但缺乏灵魂的机器人在表演人类。这不是像素质量的问题，也不是语言能力的缺陷，而是一个更根本的缺失：情感智能。
