大模型好不容易学会数r，结果换个字母就翻车了？ 而且还是最新的GPT-5。 杜克大学教授Kieran Healy表示，自己让GPT-5数了数blueberry里有几个b，结果GPT-5斩钉截铁地回答3个。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
OpenAI前研究员、Meta「AI梦之队员」毕书超在哥大指出：AGI就在眼前，突破需高质数据、好奇驱动探索与高效算法；Scaling Law依旧有效，规模决定智能，终身学习才是重点。
GPT-5更近了！今天，神秘模型Horizon Alpha火遍全网，编码首测性能逆天，各种三方基准实测相继放出。就在发布前夕，OpenAI核心大脑专访坦言模型还有瓶颈，但坚信Scaling Law没有尽头。
Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 是一名理论物理学家，研究兴趣广泛，涉及有效场论、粒子物理、宇宙学、散射振幅以及共形场论等。过去几年，他还与物理学家、计算机科学家们合作开展机器学习研究，包括神经模型以及 GPT-3 语言模型的 Scaling Law。
还在为强化学习（RL）框架的扩展性瓶颈和效率低下而烦恼吗？
如何让机器人从看懂世界，到理解意图，再到做出动作，是具身智能领域当下最受关注的技术重点。 但真机数据的匮乏，正在使对应的视觉-语言-动作（VLA）模型面临发展瓶颈。
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
最近，一款全新的奖励模型「POLAR」横空出世。它开创性地采用了对比学习范式，通过衡量模型回复与参考答案的「距离」来给出精细分数。不仅摆脱了对海量人工标注的依赖，更展现出强大的Scaling潜力，让小模型也能超越规模大数十倍的对手。
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布名为Polaris的强化学习训练配方：通过Scaling RL，Polaris让4B模型的数学推理能力（AIME25上取得79.4，AIME24上取得81.2）超越了一众商业大模型，如Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high(25/01/31)。
