提到 AI 的突破，人们首先想到的往往是大语言模型（LLM）：写代码、生成文本、甚至推理多模态内容，几乎重塑了通用智能的边界。但在一个看似 “简单” 的领域 —— 结构化表格数据上，这些强大的模型却频频失手。
具身智能机器人太火了。
“一位老师，用 AI 做了个《林黛玉初进贾府》的互动游戏。”
本文档分析 CAMEL 项目中 hybrid_browser_toolkit 的技术实现，覆盖其架构设计、核心功能与通信协议。
我们都知道 LLM 中存在结构化稀疏性，但其底层机制一直缺乏统一的理论解释。为什么模型越深，稀疏性越明显？为什么会出现所谓的「检索头」和「检索层」？
是否有哪个AI产品，让你觉得——它已经深入我们某个核心生活或工作场景，并让我们完全离不开？
今日，科技圈爆出了一则重磅猛料。11月12日消息，@新浪科技从知情人士处获悉，字节跳动的Seed研究员任赜宇于昨日离职，离职原因为“多次泄密遭公司开除” 。
目前，GRPO 在图像和视频生成的流模型中取得了显著提升（如 FlowGRPO 和 DanceGRPO），已被证明在后训练阶段能够有效提升视觉生成式流模型的人类偏好对齐、文本渲染与指令遵循能力。
微软AI负责人Mustafa Suleyman表示，只有生物体才能具备意识，开发者和研究人员应该停止追求让AI具有意识。
Marble，终于来了。 没错，就是两个月前在 AI 圈刷屏的那个 3D 世界生成模型。就在刚刚，李飞飞旗下的 World Labs 公司官宣向全体用户开放，还一次性放出了一大波新功能。 多模态生成：
