近日， Anthropic 和斯坦福研究者 Neil Rathi 与这位传奇研究者联合发布了一篇新论文，并得到了一些相当惊人的新发现。在这项研究中，他们挑战了当前大模型安全领域的一个核心假设。长期以来，业界普遍认为要在模型发布后通过 RLHF 或微调来限制其危险行为。但 Neil Rathi 和 Alec Radford 提出了一种更本质的解法：
过去这一年大模型简直像坐了火箭，连IMO（国际数学奥林匹克竞赛）金牌都能拿下，辅导个中学数学那不是手到擒来？直接跟AI打视频通话，摄像头对准孩子，让AI监督孩子写作业。
全球最大游戏博主 PewDiePie，又整活了。他靠着「偷师」DeepSeek、清华大学发布的技术文档，用一堆魔改显卡成功微调出一个自己的 AI 模型，而这个模型在编程基准测试中的表现，竟然超越了 GPT-4 和 Gemini 2.5 Pro。
微信搜一搜，免费AI家庭医生上线！智诊科技连更4天，把顶尖医疗大模型塞进好伴AI微信小程序，无需下载注册，子女就可以在群里随时监护父母健康。2026年，14亿人的健康意识已经觉醒了。
Meta联合多所高校发布首个可规模化自动生成第一视角音视频理解数据的引擎EgoAVU ，让多模态大模型首次真正「听懂世界」。
VUI Labs（宇生月伴）宣布完成数千万元天使+轮融资。本轮投资由同创伟业领投、老股东靖亚资本、小苗朗程持续加注，心流资本FlowCapital担任长期财务顾问。公司半年累计获得近亿元投资，所募资金
「DeepSeek V4 来了！」这样的消息是不是已经听烦了？总结来说，这篇新论文介绍了一个名为「DualPath」的创新推理系统，专门针对智能体工作负载下的大语言模型（LLM）推理性能进行优化。具体来讲，通过引入「双路径 KV-Cache 加载」机制，解决了在预填充 - 解码（PD）分离架构下，KV-Cache 读取负载不平衡的问题。
传统AI模型在稀疏奖励环境中，往往会找不到激励难以学会层次化思考。如今，谷歌团队通过引入元控制器操控模型内部残差流，让智能体学会了「跳跃式思考」。该研究揭示了大模型内部可自发形成了类似人脑的层次化决策机制，为AI在需要多步的复杂任务提供了全新的训练范式。
当GRPO让大模型在数学、代码推理上实现质变，研究团队率先给出答案——首个将强化学习系统性引入文本到3D自回归生成的研究正式诞生，并被CVPR 2026接收。该研究不只是简单移植2D经验，而是针对3D生成的独特挑战，从奖励设计、算法选择、评测基准到训练范式，做了一套完整的系统性探索。
是时候了！陶哲轩对AI生成的低质量数学内容提出警示。这次他一反常态，没有来安利大模型，而是辩证审视：AI生成数学是把双刃剑。AI大幅增加数学新想法，但也降低平均想法质量。
