实现 Agent 能力的泛化 ,是否一定需要对世界表征?
本周会员通讯涉及实现Agent能力泛化的必要性、AI助理离 Jarvis 还有多远及OpenAI前产品VP的心法等内容。主要讨论了是否需要对世界进行表征的问题,不同范式的效果和局限性,以及AI助理的前景和技术细节等议题。
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本文介绍了一种名为 CoTo 的训练策略,通过在 LoRA 微调过程中随机失活一部分适配器并逐渐提高其激活概率,有效缓解了层级不平衡和「懒惰」优化问题。该策略提高了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性,并已被 ICML 2025 接收。
NeurIPS 2025 论文评审出现严重拼写错误,北大助理教授 Yiping Lu 的评论引发热议。AI 评审成为学术会议普遍现象,网友分享 rebuttal 小贴士提醒作者注意。
Memories.ai,一个由前Meta Reality Labs顶尖科学家团队创立的AI研究实验室,宣布完成800万美元种子轮融资。他们通过核心创新——大视觉记忆模型(LVMM),解决了人工智能系统在视频处理中的「金鱼记忆」问题,赋予AI无限视觉记忆的能力。