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。
如果有人告诉你：不用分阶段做强化学习、不搞课程学习、不动态调参，只用最基础的 RL 配方就能达到小模型数学推理能力 SOTA，你信吗？
「紫荆智康」日前完成近亿元天使轮融资，由星连资本领投，英诺天使和尚势资本跟投，本轮融资将主要用于紫荆AI医院（Agent Hospital）系统的研发、迭代与升级。紫荆智康成立于2024年9月，由清华大学智能产业研究院（AIR）孵化，清华大学计算机系教授、智能产业研究院执行院长刘洋发起
AI正在以「教育革命」的名义，占领全球校园！清华的新生靠AI助理报到，加州州立大学把52万师生接入ChatGPT Edu，Google更直接向全球学生免费开放Gemini。看似高效的学习浪潮，却在悄悄重写权力格局：谁还在定义「什么叫学会」？当算法成为新的老师，大学的主权，是否已经被温柔地夺走？
全开源多模态大模型（MLLM）的性能，长期被闭源和半开源模型“卡脖子”。
大模型「灾难性遗忘」问题或将迎来突破。近日，NeurIPS 2025收录了谷歌研究院的一篇论文，其中提出一种全新的「嵌套学习（Nested Learning）」架构。实验中基于该框架的「Hope」模型在语言建模与长上下文记忆任务中超越Transformer模型，这意味着大模型正迈向具备自我改进能力的新阶段。
众所周知，大型语言模型（LLM）的根本运作方式是预测下一个 token（词元），能够保证生成的连贯性和逻辑性，但这既是 LLM 强大能力的「灵魂」所在，也是其枷锁，将导致高昂的计算成本和响应延迟。 可
新星闪耀！28位学者获1800万美元，华人天才齐上阵。AI2050瞄准AI普惠与安全。一文速览谷歌前CEO看好的AI方向和研究项目。
机器人使用灵巧手帮人类在工厂里拧螺丝，在家里切菜做饭的一天何时可以到来？为了实现这一愿景，旨在解决灵巧操作技能 sim-to-real 难题的 DexNDM 应运而生。
微调超大参数模型，现在的“打开方式”已经大变样了： 仅需2-4 张消费级显卡（4090），就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调了。
