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强化学习之父：“我没疯，是整个AI圈疯了”
但在强化学习奠基人 Richard Sutton 看来，今天的AI行业可能忽略了一个更基础的问题:我们制造出了越来越强大的“机器学习”系统，却让这些机器在真正进入世界之后停止了学习。
不用考生实测就知道题难不难：这个AI试题评测框架把考试难度“量化”了
论文标题:Cognitive Episodes in LLM Reasoning Traces Enable Interpretable Human Item Difficulty Prediction。
自变量乐聚共同押注的青年科学家，他做对了什么？
七年过去，机器人已经能够完成越来越复杂的灵巧操作，但从实验室演示到真实场景中的大规模部署，五指灵巧手依然面临不小的距离。
为什么这轮物理 AI不一样？
随着预训练持续推进，模型适配新任务所需的专用数据和梯度更新显著减少，下一动作预测误差仍在持续下降。我们认为，这表明大规模物理交互预训练正推动机器人由针对单一任务反复训练转向基于示范快速学习，技能获取方式开始发生根本变化。
让 AI 做研究很容易，难的是让它承认自己错了
今年 4 月，AlphaGo 之父 David Silver 的新公司 Ineffable Intelligence 拿了 11 亿美元种子轮，欧洲历史上最大;
机器人“大脑”之争迎来新变量
中经记者 杨让晨 李正豪 上海报道（英伟达研究团队的相关实验。英伟达官网/图）将红色积木放在最下面，再依次叠上蓝色、绿色和黄色积木，今年10月中旬，英伟达研究团队公布的一段仿真实验中，机械臂按照这样的顺序，将四块积木堆叠起来。看起来，这只是机器人完成的一项普通操作任务。
硅谷今日最热具身模型，不用后训练，看一遍就学会
这次的S1主打上下文学习:无需在后训练阶段专门学习新的操作数据，只需看一段人类示范视频，就能“照猫画虎”，直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
自进化WAM来了！清华AIR提出具身In-Context Causal Learning
论文题目:Zeva: In-Context Causal Learning for Generalizable Embodied Manipulation。