近日，在红杉资本主办的 AI Ascent 上，OpenAI 研究科学家 Dan Roberts 做了主题为「接下来的未来 / 扩展强化学习」的演讲，其上传到 YouTube 的版本更是采用了一个更吸引人的标题：「9 年实现 AGI？OpenAI 的 Dan Roberts 推测将如何模拟爱因斯坦。」
近日，curl 项目（一款用于通过 URL 传输数据的命令行工具和库）创始人 Daniel Stenberg 在领英发帖称，已经受够了由 AI 生成的大量“垃圾”漏洞报告，因此近期引入额外复选框，用以过滤此类平白浪费维护人员时间的低效提交内容。
在复杂、未知的现实环境中，传统导航方法往往依赖闭集语义或事先构建的地图，难以实现真正的“按需探索”。为打破这一瓶颈，本文提出了 FindAnything ——一套融合视觉语言模型的对象为中心、开放词汇三维建图与探索系统。
由好莱坞高管和技术专家联合创立的初创公司Cheehoo，旨在开发一款 AI 驱动工具，帮助创意人员更轻松地制作动画内容。这家初创公司脱胎于制作了《乐高大电影》系列的制片公司Rideback。Rideback 的联席 CEO Michael LoFaso 和 Jonathan Eirich，与公司联合创始人 Dan Lin 共同组建了 Cheehoo 创始团队。
最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。
当大多数00后还在纠结高考志愿、大学专业时，Daniel Ruskin这位小哥已经在为Coinbase写着关乎数百万交易的支付代码，那年他才14岁。
在现实世界中，如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位（Affordance）对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning，就是希望模型能够根据视觉和语言线索，自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置，从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。
前OpenAI研究员Daniel Kokotajlo团队发布了「AI 2027」预测报告，描绘了一个超人AI崛起的未来：从2025年最贵AI诞生，到2027年自我进化的Agent-5渗透政府决策，人类可能在不知不觉中交出主导权。
AI 硬件——一个共识大于非共识的投资主题，尤其是 CES 之后。相比单纯的模型或者软件服务，硬件的确存在新的适合创业者发挥的空间和机会。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
