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人类之所以能与复杂的物理世界高效互动，很大程度上源于对「工具」的使用、理解与创造能力。对任何通用型智能体而言，这同样是不可或缺的基本技能，对物理工具的使用会大大影响任务的成功率与效率。
1997年首提AGI的马克·古布鲁德（Mark Gubrud），从地下室论文到被遗忘的命名者；而今AGI成巨头博弈与数千亿美元资本的关键开关，微软与OpenAI以其为合同枢纽与控制权杠杆，标准却愈发模糊。
近期，慕尼黑大学团队推出Nicheformer，全球首个将单细胞分析与空间转录组学融合的大规模基础模型，由超1.1亿个细胞数据训练而来。这一成果被刊登在Nature子刊Nature Methods上，且团队已经将该模型开源。
屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
近日，AI歌手Xania Monet凭借一首火爆的单曲登上Billboard电台榜单，成为首位登上该榜的AI艺术家，还签下了价值300万美元的唱片合约。Monet的爆火在音乐行业掀起了轩然大波，格莱美天后SZA怒批其「贬低音乐」。
这篇论文提出了一种颠覆性的协作模式，即通过强化学习训练一个“小模型”作为智能代理（Agent），让它自动学会如何写出完美的Prompt，一步步引导任何一个“大模型”完成复杂推理，实现了真正的“AI指挥AI”。
维基百科的「ChatBot 精神病」这一词条，诞生自今年 6 月。在过去 4 个月里，被编辑了超过 300 次，参考资料 24 条，著名案例有 TikToker、硅谷投资人、未成年用户……
大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。
当我们还在调侃「AI写错代码」时，实验室里的科学家却看到它能独立完成几个小时的复杂任务。AlphaGo作者Julian罕见发声：公众对AI的认知，至少落后一个世代。最新数据更显示，AI正以指数速度逼近专家水准，2026或许就是临界点。我们，是在见证未来，还是在自欺欺人？
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。