頭條
Moltbook & Openclaw
https://simonwillison.net/2026/Jan/30/moltbook/
OpenClaw，以前稱為Clawdbot和Moltbot，是一個(gè)圍繞模塊化"技能"構(gòu)建的快速增長(zhǎng)的開(kāi)源AI助手平臺(tái)。Moltbook突出了這些技能如何推動(dòng)社區(qū)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化，盡管存在提示注入等安全風(fēng)險(xiǎn)。
Google 允許用戶將來(lái)自其他平臺(tái)的對(duì)話導(dǎo)入到Gemini
https://www.testingcatalog.com/google-will-make-it-easier-to-import-chatgpt-conversations-to-gemini/
Google推出了"導(dǎo)入AI聊天"功能，允許用戶將來(lái)自其他平臺(tái)的對(duì)話轉(zhuǎn)移到Gemini，保留歷史記錄并有助于模型訓(xùn)練。"相似性"功能指向未來(lái)視頻驗(yàn)證工具，解決了AI生成媒體的問(wèn)題。Gemini的圖像生成升級(jí)包括2K和4K分辨率選項(xiàng)，便于高質(zhì)量打印用于個(gè)人或商業(yè)用途。
前沿
關(guān)于大模型時(shí)代的工作的思考
https://www.interconnects.ai/p/thoughts-on-the-hiring-market-in
AI使高級(jí)員工更有價(jià)值，因?yàn)樗麄儗?duì)如何在復(fù)雜系統(tǒng)中工作和引導(dǎo)有更多上下文。初級(jí)員工必須表現(xiàn)出進(jìn)步的愿望，因?yàn)橹灰凶銐虻膭?dòng)機(jī)，他們就能快速產(chǎn)生影響。AI就業(yè)市場(chǎng)對(duì)初級(jí)員工來(lái)說(shuō)很殘酷，伴隨著巨大的機(jī)會(huì)成本。在AI時(shí)代，做出開(kāi)源貢獻(xiàn)是發(fā)展AI職業(yè)生涯的成熟方式。這在AI時(shí)代更容易，但在眾多垃圾中脫穎而出會(huì)很難。
Synthetic Pretraining
https://vintagedata.org/blog/posts/synthetic-pretraining
合成預(yù)訓(xùn)練是在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中大規(guī)模使用合成數(shù)據(jù)源。這是對(duì)收集可靠地產(chǎn)生我們想要的能力的數(shù)據(jù)困難的實(shí)用回應(yīng)。合成預(yù)訓(xùn)練似乎開(kāi)啟了新的數(shù)據(jù)和模型創(chuàng)新空間。這篇文章探討了什么是合成預(yù)訓(xùn)練，它在實(shí)踐中如何工作，以及合成的階段。
Minmax 如何構(gòu)建開(kāi)源模型
https://www.turingpost.com/p/olive
中國(guó)實(shí)驗(yàn)室通過(guò)第一性原理思維、工程紀(jì)律和愿意在模型需要時(shí)隨時(shí)工作而迅速前進(jìn)。這篇文章采訪了MiniMax的高級(jí)研究員Olive Song，探討了在中國(guó)實(shí)驗(yàn)室中實(shí)際進(jìn)行的尖端AI研究。涵蓋了對(duì)齊、可能破壞訓(xùn)練的事情、代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)、編碼和通用智能等話題。訪談也有視頻版本。
超級(jí)智能是真可行么
https://www.lesswrong.com/posts/tkA9J8RxoEckH7Pop/if-the-superintelligence-were-near-fallacy
人們認(rèn)為超級(jí)智能是科技人士為了籌集資金而銷售的謊言。人們只需要看看基準(zhǔn)測(cè)試并使用AI自己看技術(shù)的發(fā)展方向。大多數(shù)人不理解AI安全。一旦他們看到超級(jí)智能真的不遠(yuǎn)，討論將會(huì)改善。
研究
新型智能體編排器將 AI 融入專家級(jí)工程工作
https://go.contextual.ai/webinar-introducing-agent-composer.html
大多數(shù)AI工具缺乏幫助處理高復(fù)雜度任務(wù)的上下文，如根本原因分析。Contextual AI的Agent Composer專為半導(dǎo)體、航空航天、物流和金融等高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境而設(shè)計(jì)。早期采用者正在使用它將數(shù)小時(shí)的復(fù)雜工程工作壓縮到幾分鐘。想看看效果嗎？參加2月5日的發(fā)布活動(dòng)。
面向大語(yǔ)言模型與視覺(jué)語(yǔ)言模型的感知量化蒸餾技術(shù)
https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVFP4-QAD-Report.pdf
NVIDIA的QAD是一種使用KL散度損失將全精度模型蒸餾到量化學(xué)生的辦法。它能夠在不需要完全重新訓(xùn)練的情況下，穩(wěn)定且準(zhǔn)確地對(duì)復(fù)雜的LLM管道進(jìn)行量化，恢復(fù)接近BF16的準(zhǔn)確性，跨越多個(gè)Nemotron變體。
Kimi-K2.5 技術(shù)報(bào)告
https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2.5/blob/master/tech_report.pdf
Kimi K2.5是一個(gè)開(kāi)源多模態(tài)代理模型，旨在推進(jìn)通用智能。它具有自我指導(dǎo)的并行代理編排框架，能夠動(dòng)態(tài)將復(fù)雜任務(wù)分解為異構(gòu)子問(wèn)題并并發(fā)執(zhí)行。該模型在各種領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了最先進(jìn)的結(jié)果，包括編碼、視覺(jué)、推理和代理任務(wù)。Kimi K2.5表明，通過(guò)文本和視覺(jué)的聯(lián)合優(yōu)化以及并行代理執(zhí)行，可以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展和通用的代理智能。
英偉達(dá)推出面向高級(jí)機(jī)器人控制的 Cosmos 策略框架
https://huggingface.co/blog/nvidia/cosmos-policy-for-robot-control
Cosmos Policy是一種機(jī)器人控制和規(guī)劃策略，對(duì)Cosmos Predict-2世界基礎(chǔ)模型進(jìn)行后訓(xùn)練以執(zhí)行操作任務(wù)。它通過(guò)機(jī)器人示范數(shù)據(jù)的單階段后訓(xùn)練直接適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練模型。Cosmos Policy將機(jī)器人動(dòng)作、物理狀態(tài)和成功評(píng)分視為視頻中的幀。因此，單一模型可以預(yù)測(cè)動(dòng)作塊來(lái)指導(dǎo)機(jī)器人移動(dòng)，預(yù)測(cè)未來(lái)的機(jī)器人觀測(cè)值用于世界建模，并預(yù)測(cè)預(yù)期回報(bào)用于規(guī)劃。
通義千問(wèn) 3 - 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)報(bào)告
https://arxiv.org/abs/2601.21337
Qwen3-ASR引入了兩個(gè)支持52種語(yǔ)言的多語(yǔ)言ASR模型和一種新穎的非自回歸強(qiáng)制對(duì)齊器。1.7B模型在開(kāi)源ASR系統(tǒng)中達(dá)到了SOTA結(jié)果，而0.6B版本在速度和準(zhǔn)確性之間取得平衡，具有低延遲轉(zhuǎn)錄。
基于詞元級(jí)數(shù)據(jù)篩選的能力塑造方法
https://arxiv.org/abs/2601.21571
過(guò)濾預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是減少語(yǔ)言模型中不想要能力的有效、穩(wěn)健且低成本的方式。過(guò)濾token比過(guò)濾文檔更有效。隨著規(guī)模的增加，過(guò)濾變得更加有效。在有足夠的預(yù)訓(xùn)練計(jì)算資源的情況下，對(duì)噪聲標(biāo)簽具有魯棒性。
速讀
蘋果再迎 AI 研究員流失潮，Siri 高管亦在最新離職名單中
蘋果最近幾周失去了至少四名AI研究人員和一名頂級(jí)Siri高管。Haoxuan You和Bailin Wang離開(kāi)去Meta工作，而Yinfei Yang離開(kāi)去創(chuàng)辦新公司。Zirui Wang和Stuart Bowers加入了Google DeepMind。蘋果在AI競(jìng)賽中難以跟上同行，其將某些技術(shù)外包給Google的決定令員工不滿，公司在最近幾個(gè)月出現(xiàn)了人才流失。
聊天交互將席卷全球
https://deadneurons.substack.com/p/chat-is-going-to-eat-the-world
人類更喜歡通過(guò)對(duì)話做事。傳統(tǒng)用戶界面在這方面表現(xiàn)不佳，因?yàn)樗鼈儚?qiáng)迫人們已經(jīng)知道他們?cè)趯ふ沂裁?。聊天讓人們能夠發(fā)現(xiàn)他們想要什么。聊天現(xiàn)在可以完成交易，而不僅僅是推薦選項(xiàng)，標(biāo)志著與從桌面到網(wǎng)絡(luò)或從網(wǎng)絡(luò)到移動(dòng)的轉(zhuǎn)變相當(dāng)?shù)姆妒睫D(zhuǎn)變。
人工智能如何影響技能培養(yǎng)？
https://www.seangoedecke.com/how-does-ai-impact-skill-formation/
Anthropic的最新論文似乎是證明AI讓人變慢和變笨的證據(jù)。
谷歌在企業(yè)版 Gemini 中測(cè)試 Claude Sonnet 4.5 模型
https://www.testingcatalog.com/google-tests-claude-sonnet-4-5-on-gemini-for-business
Google正在測(cè)試在其Gemini for Business平臺(tái)上包含第三方模型如Claude Sonnet 4.5，為用戶提供更多的模型選擇并可能增強(qiáng)工作流程。
解讀人工智能時(shí)代的十張圖表
https://debliu.substack.com/p/10-charts-that-explain-the-ai-era
ChatGPT的快速采用，兩個(gè)月內(nèi)達(dá)到1億用戶，突顯了AI前所未有的普及程度，相比手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)等過(guò)去的技術(shù)。
探訪 Physical Intelligence：打造硅谷最受關(guān)注機(jī)器人大腦的初創(chuàng)公司
Physical Intelligence正在開(kāi)發(fā)先進(jìn)的機(jī)器人智能，類似于機(jī)器人的ChatGPT，使用來(lái)自倉(cāng)庫(kù)和廚房等各種環(huán)境的數(shù)據(jù)。
CoreWeave 向 GPU 市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施豪擲 300 億美元押注
https://davefriedman.substack.com/p/coreweaves-30-billion-bet-on-gpu
CoreWeave籌集了超過(guò)250億美元，利用大量債務(wù)但沒(méi)有GPU計(jì)算的前向曲線，類似于1990年代的獨(dú)立電力生產(chǎn)商模式。
