o1之后下一个范式？隐式CoT大突破，让推理不再「碎碎念」
魏熙林为本篇文章第一作者。魏熙林是复旦大学博士生，师从林达华教授，研究兴趣主要集中在 multi-modal LLMs 和 efficient AI。目前在上海人工智能实验室实习，指导 mentor
阅读全文DeepSeek论文发表16天后，国内团队已经写出了模型的「生物字典」
机器之心编辑部今年 1 月，DeepSeek 发布了一项名为 Engram（条件记忆）的技术，在大模型圈子里掀起不小波澜。它的核心思想很简单：别让模型死记硬背常识，直接给它一个「外挂记忆库」。具体做法
阅读全文挑战Transformer，前OpenAI研究VP宣布创业，拟融资10亿美元
编辑｜PandaTransformer 是当前 LLM 大发展的核心基础，但也有不少顶尖研究者更愿意探索其它道路。在这其中，甚至包括 Transformer 的创造者之一、Sakana AI 创始人联
阅读全文机器人具身操作评估新范式来了，从此告别单一成功率指标
作者介绍：刘梦源，北京大学深圳研究生院研究员，研究领域为人类行为理解与机器人技能学习；盛举义，北京大学在读博士研究生，研究方向为机器人操作技能学习方法研究；王梓懿、李培铭，北京大学在读硕士研究生，研究
阅读全文大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
作者 | 白铂 博士白铂 博士，华为 2012 实验室理论研究部主任 信息论首席科学家引言本篇是《大模型的第一性原理》系列解读文章的第二篇（点击回顾第一篇），我们将从信号处理的角度解读原论文[1]。重
阅读全文谷歌开放世界模型一夜刷屏，AI游戏门槛归零时刻来了？
编辑｜杜伟谷歌世界模型，再一次惊艳了所有人！今天一早，谷歌 DeepMind 开放了世界模型 Genie 3 的实验性研究原型「Project Genie」，允许用户创建、编辑并探索虚拟世界。在世界模
阅读全文揭秘！RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来，大模型在数学推理、代码生成等任务上的突破，背后一个关键技术是 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）。简单来说，RLVR 不是
阅读全文刚刚，创智+模思发布开源版Sora2，电影级音视频同步生成，打破闭源技术垄断
编辑｜泽南、Panda今天上午，上海创智学院 OpenMOSS 团队联合初创公司模思智能（MOSI），正式发布了端到端音视频生成模型 —— MOVA（MOSS-Video-and-Audio）。作为中
阅读全文昆仑万维开源的SkyReels-V3，把马斯克请来带货了
编辑｜杨文AI 网红们在社交平台上混得风生水起。他们手握品牌合作，还坐拥百万粉丝，但很多人至今不知这些都是 AI 生成的，依然像追真人明星一样互动、点赞、被种草。视频来源：X 博主 @thetripa
阅读全文Karpathy盛赞，啥都没有的创业公司刚融了1.8亿美元，要用小数据造强智能
编辑｜冷猫你想象中真正的 AI 是什么样子的？至少有一点，大多数人会同意：未来的 AI，应该具备像人一样思考的能力。问题在于，我们现在研究大模型走的这条路，能通向真正的「思考」吗？当前最先进的大模型系
阅读全文万物皆可参考是种什么体验？Vidu Q2参考生Pro：特效、演技、细节全都要
编辑｜+0最近，一段「威尔·史密斯吃意面」的今昔对比视频在社交媒体刷屏，引发了无数感慨。两年前，初出茅庐的 AI 视频还是「抽象鬼畜」的代名词，五官乱飞、逻辑崩坏；仅仅两年过去，当同一主题再次被演绎，
阅读全文比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
机器之心编辑部在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？一个普遍的解法是「测试时搜索」（Test-time search），即提示一个冻结的（不更新参数
阅读全文AAAI 2026 Oral | SplatSSC：解耦深度引导的高斯泼溅，开启单目语义场景补全高效新范式
1. 深度学习下的场景理解：从密集网格到对象中心表征单目 3D 语义场景补全 (Semantic Scene Completion, SSC) 是具身智能与自动驾驶领域的一项核心技术，其目标是仅通过单
阅读全文跨境电商版Sora发布：全球首个AI原生电商视频Multi-Agent来了
编辑｜Youli你的下一个视频团队，不一定非得是人。做电商的朋友，一定对这样的时刻不陌生：前期找团队、磨脚本、拍视频，筹备了半个月，好不容易在亚马逊或 TikTok 后台上新一款潜力爆款。谁想到，半夜
阅读全文刚刚，微软全新一代自研AI芯片Maia 200问世
机器之心编辑部一觉醒来，我们看到了微软自研 AI 芯片的最新进展。微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200，终于在今天问世！微软 CEO Satya Nadella根据微软官
阅读全文大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到
阅读全文5000万用户、5000万美金ARR，全球第一AI创作消费平台要做AI时代Roblox
编辑｜杨文2026 年，AI 大模型的军备竞赛仍在继续。各家公司争相发布更强大的模型版本，比拼参数量、推理速度、benchmark 得分，整个行业陷入了一种近乎狂热的「性能偏执」。在这种逻辑下，大部分
阅读全文DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
编辑｜张倩、陈陈过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指
阅读全文关于多模态大模型Token压缩技术进展，看这一篇就够了
近年来多模态大模型在视觉感知，长视频问答等方面涌现出了强劲的性能，但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ，带来极高的显存占用和延迟，限制了模型
阅读全文没博士没论文，这些人靠什么「野路子」杀进OpenAI等顶级AI大厂？
编辑｜杨文许多人梦想进入像 OpenAI 这样的前沿实验室从事研究工作，然而对于那些缺乏传统学术背景，比如没有发表过论文或知名导师推荐的人来说，这条路似乎格外艰难。最近，OpenAI 资深研究科学家
阅读全文17岁高中生用AI解决数学界难题，陶哲轩、Jeff Dean点赞
编辑｜杨文你的童年我的童年好像不一样。我的 17 岁，是坐在教室里苦哈哈地刷数学卷子；而这个名叫 Enrique Barschkis 的高中生，利用课间休息时间，成功解决了困扰数学家多年的埃尔德什第
阅读全文国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
论文第一作者为清华大学博士、南洋理工大学博士后李寿杰，清华大学博士生吴同和人工智能硕士生徐建乐。论文通讯作者包括清华大学深圳国际研究生院副教授丁文伯，大连理工大学教授解兆谦，新加坡国立大学助理教授吴昌
阅读全文估值35亿美元，LeCun创业公司官宣核心方向，掀起对Next-token范式的「叛变」
机器之心编辑部自从图灵奖得主 Yann LeCun 离开 Meta 创立 AMI Labs（Advanced Machine Intelligence） 以来，这家新公司便引发了业界的高度关注。本周，
阅读全文挑战Claude Code？OpenAI Codex发布月将至，今先揭秘智能体循环
编辑｜Panda刚刚，OpenAI CEO 山姆・奥特曼发了一条推文：「从下周开始的接下来一个月，我们将会发布很多与 Codex 相关的激动人心的东西。」他尤其强调了网络安全这个主题。当然，和奥特曼的
阅读全文不止于Prompt：揭秘「神经网络可重编程性」
从模型重编程（Model Reprogramming），到参数高效微调（PEFT），再到当下大模型时代的 Prompt Tuning ，Prompt Instruction 和 In-context
阅读全文OpenAI：以后大家用AI赚的钱，我可能要抽成
编辑｜杜伟、泽南今天一早，OpenAI CEO 奥特曼就发推晒收入，「仅我们的 API 业务而言，上个月就增加了超过 10 亿美元的 ARR（年度经常性收入）。」他继续说到，大多数人只看到了 Chat
阅读全文陈天奇、贾扬清点赞：Vibe Coding版PyTorch，连论文都是AI写的
编辑｜Panda、泽南前两天，Node.js 之父 Ryan Dahl 在 X 上断言：「人类编写代码的时代已经结束了。」该帖引发广泛讨论，浏览量更是已经超过了 700 万。而现在，我们迎来了一个对这
阅读全文思维链太长拖慢推理？把它「画」进隐空间！新框架RoT探索大模型隐空间推理新范式
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。为
阅读全文幻觉率不到3%，王小川把医生版的DeepSeek免费了
编辑｜泽南在医疗健康这一容错率极低的领域，大模型不再凭空「想象」，而是已变得严谨可靠、能引会搜：百川刚刚推出的新模型，实现了一个里程碑式的突破。本周四，百川智能正式发布新一代大模型 Baichuan-
阅读全文清华姚班校友刘壮团队再发力，无需归一化的Transformer性能进化
编辑｜陈陈、冷猫刘壮带队的无需归一化 Transformer 又有新的版本了。一直以来，在 Transformer 架构里，LayerNorm 几乎是标配，但它也有明显问题：比如计算和访存成本高，尤其
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