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在过去的几年里，LLM RL 系统的工作负载发生了巨大的变化。早期的 RLHF 围绕同步训练展开：模型按固定顺序进行生成、打分和训练，每个阶段之间有着明确的同步边界。如今，系统还需要处理异步生成、持续训练、多轮 Agent 以及与外部环境的交互 —— 那些在同步执行中原本隐含的状态、版本和故障边界，现在都必须显式地进行管理。
9月10日，AMD 在北京举办“携手创新 共赢智能体AI时代”媒体沙龙，面向中国市场发布锐龙 AI Max PRO 400系列处理器，把客户端设备统一内存上限推升至192GB，实现本地运行3000亿参数级大模型的能力。CSDN 创始人蒋涛受邀发表题为《大模型的 PC 服务器时代》主题演讲。
今年2月，华尔街差一点就给SaaS办了场葬礼。
Claude 的「大一统」时刻终于来了。
AI Simulation赛道持续升温，Simile估值达20亿美元、由00后创办的Aaru估值近10亿美元、MatrAIx构建83亿虚拟人格，企业通过让AI Agent模拟人类行为来测试产品和预测尚未发生的未来，但这门生意仍面临验证标准、预测精度和规模化等核心难题。
完美是完成的敌人。
就在上周，黄仁勋在高盛科技大会上说了一句让整个 AI 圈亢奋的话： 网络安全，很可能是 AI 的下一个杀手级应用。
近期，由斯坦福大学计算机科学博士符梓鹏（Zipeng Fu）联合创立的新团队Reward AI，正式发布通用机器人策略OM-1（Omnibody Model 1），并公布了完整的Omnibody技术栈。
AI for Science的竞争，正在向科研闭环延伸。
美国当地时间9月14日消息，据外媒报道，OpenAI正在推进一项代号为“Lily计划”（Project Lily）的内部项目。
10B参数以内，空间具身能力同档第一的通用多模态大模型来了！
谷歌又杀回来了。
上周六，陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等 25 位菲尔兹奖得主联合发表了一份声明《人工智能在数学中的严重错位》，引发广泛讨论。陶哲轩还表示「事态紧迫」，他们根本没有时间等待更广泛的协商就决定先行发布。
最近几个月，AI 视频赛道开始热起来了： Seedance2.0 发布后，AI 视频进入可用阶段，MiniMax H3 发布后，以 1/4 的价格，把 Seedance 2.0 的成本打了下去，AI 视频成本进入平价时代。
Seedance 2.5 让我这个半吊子的AI视频创作者都能上瘾玩上一个多月，就不用再多余说表现有多强了吧。
机器人打拳跳舞火了一年，它什么时候才能替我们上班？
MIT（麻省理工学院）是一所与 AI 发展深度绑定的顶尖学府。过去几十年里，大量机器学习、人工智能领域的重要研究者，都与 MIT 有着密切联系。
具身智能最近又多了一张榜单，而排在第一的，还是一个熟悉的名字：原力灵机 DM0.5。
当大模型已经能够快速生成文案、图片和视频，一个更进一步的问题是：Agent 能否从执行过的任务中积累经验，并在持续交互中改进后续行为？
拿Agent做Coding，想必大家都已经很熟悉了。
一个 Agent 第一次没把任务做对。
谷歌发布 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音模型，后者支持后台异步推理与工具调用以解决语音 Agent 在任务执行中的沉默问题，两款模型已在 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
AI职场社交平台Articuler.ai宣布完成数千万元种子轮融资，由麟阁创投领投，拙朴投资及小米联合创始人王川家族办公室跟投，聚焦线下活动场景的职业匹配需求。
OpenAI 可能正在酝酿一次大规模产品更新。
AI 视频，正在变成一个可以边播、边演、边改的实时系统。
GPT-6 Astra 把大模型的能力边界，又向 3D 世界推了一步。它可以操作 Blender、编写代码，直接生成 3D 模型和场景。当通用模型开始学会建模，专门做 3D 生成的创业公司会被吃掉吗？
就在今天，洛杉矶All-In峰会现场上演了名场面。
AI把考卷刷到接近满分，下一张，还能考什么？
中国科技又拿下“全球第一”，这次突破难在哪？
想象一下这个场景：一场多人线上会议，有人说话时画面自动聚焦到发言者；一段综艺素材，后期系统能自动识别谁在讲话并生成字幕；一段监控录像，系统能在人群中持续追踪正在说话的那个人。
