近日，在与数学家Hannah Fry的对话中，DeepMind CEO Demis Hassabis回顾了AI在过去一年的飞跃式进展，他谈到了「参差智能」、持续学习、模型幻觉等迈向AGI过程中的关键挑战，并提到AGI带来的社会冲击可能是工业革命的10倍。
随着AI越来越强大并进入更高风险场景，透明、安全的AI显得越发重要。OpenAI首次提出了一种「忏悔机制」，让模型的幻觉、奖励黑客乃至潜在欺骗行为变得更加可见。
马斯克的Grok这两天再次大规模「翻车」，在邦迪海滩枪击案等重大事件中胡言乱语，将救人英雄误认为修树工人和以色列人质，甚至混淆枪击与气旋。这不仅是技术故障，更暴露了生成式AI在处理实时信息时致命的 「幻觉」 缺陷。当算法开始编造现实，我们该如何守住真相的底线？
在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。
我们以为语言是语法、规则、结构。但最新的Nature研究却撕开了这层幻觉。GPT的层级结构与竟与人大脑里的「时间印记」一模一样。当浅层、中层、深层在脑中依次点亮，我们第一次看见：理解语言，也许从来不是解析，而是预测。
这届 ICLR 的烦心事还没有结束。
关于如何避免让大语言模型产生幻觉，一直以来的相关研究都非常多。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
在AI热潮里，故事比技术更值钱。一家名为Oklo的核能初创公司，靠着一个概念，市值飙到210亿美元；另一边，一个从SpaceX离职的工程师，让AI自己画电路板，几分钟搞定工程师三天的工作。一个靠叙事吸引资金，一个用技术推动生产。AI热潮下，这两家公司代表着同一时代的两种姿态——造梦，和造物。
“我活到 108 岁，试茶 80 多年了。” 2025 年 10 月，已故八年的“茶界泰斗”张天福再次“开口”，为福建张天福品牌管理有限公司代言。 张天福之子张德友称此举已获合法授权，而遗孀张晓红则痛
