在研究大脑连接结构时，电子显微镜需要拍摄海量、超高分辨率的图像，成像速度常常成为最大瓶颈。发表在12月29日《自然·方法》上的一项研究提出了一种称为SmartEM的方法，把机器学习模型嵌入到显微镜采集过程。它不再对所有区域“一视同仁”地慢慢扫描，而是 ...

过去十年，他几乎把全部精力押在一个重要但并不太讨巧的问题上：如何让机器更聪明地学习。从斯坦福大学博士到Meta AI应用强化学习团队负责人，再到创立Pokee ...

近日，由 Astera 研究所、英伟达（NVIDIA）、斯坦福、伯克利 等顶尖团队联手发布的论文 《End-to-End Test-Time Training for Long Context》 (TTT-E2E) ，给出了一个极具颠覆性的答案： ...

1月4日，前me ta FAIR团队研究总监田渊栋在一份公开的个人年终总结中，回顾了过去一年其在me ta经历的组织震荡与被迫离职的经历，并透露个人新的就业方向和研究方向。在他看来，模型的可解释性是非常重要的研究领域。

为此，研究社区已经在探索多种不同的道路，比如开发能够实时更新状态的循环神经网络（RNN），或者试图通过极大的缓存空间来容纳海量历史。然而，真正的 AGI 或许不应仅仅被动地「存储」信息，而应像人类一样在阅读中「进化」。

山姆·奥特曼说，之前没有AI，这个社会每75年也会淘汰掉一半的工作，有了AI只是让这个速度变快了而已。 这意味着，如果我们今天只是盯着某个热门技术或工具去学，比如现在流行的Prompt工程或者某个AI绘画软件，很可能等到孩子长大，这些技能早就过时了。

（财见2025年12月22日讯）MetaMetrics，Lexile Framework for Reading的开发者与为教育科技及出版机构提供企业业务发展服务的领先供应商Blue Heron Global，宣布建立战略合作伙伴关系，旨在扩大Lexile阅读水平测评在中国学习者中的应用覆盖。通过该协议，Blue Heron将成为该国Lexile措施的授权经销商，从而实现Lexile评估和扫盲解决 ...

2026年1月2日，林俊旸在海外社交媒体X上转发了OpenAI联合创始人Greg Brockman的推文，并配文“exactly”，认同Greg Brockman所说：2026年人工智能的两大主题将是企业智能体的应用和科学加速。

李飞飞团队酝酿了5个月之久的创业公司，今天终于正式官宣了！目标是打造「大世界模型」，让AI在3D世界中感知、生成、互动。2.3亿美金新一轮融资，竟被Hinton、Jeff Dean看准了。

第三个例子是生物AI。刘洋教授团队开发了全球首个“AI智能体医院”。它完整模拟了一家北京的真实医院，医生、患者、护士和药剂师全部由智能体构成，共覆盖21个科室。在这个虚拟世界中，智能体的学习和进化速度远快于现实世界。结果是，仅用两天时间，就能完成一家 ...

这个概念毫无意义，因为它实际上是用来指代人类水平的智能，但人类智能其实是高度专业化的。我们在现实世界里确实干得不错，比如认个路、导航 blabla；也特别擅长跟人打交道，因为咱们进化了这么多年就是干这个的。