随着科技不断演进，2025年已然成为人形机器人行业的分水岭。行业内普遍达成共识：胜负在于“智慧大脑”的超级能力，而非单纯的具身形态。直言不讳，智元机器人的姚卯青强调：‘不投资大模型的机器人注定无未来。’因此，2023年成为了各大企业争相投入通用具身大模型的关键之年。

在过去这一年间，RL从一度沉沦的位置，重新走回了AI研究的闪光灯中心。2024年下半年，OpenAI率先发布了它在LLM基础上，用RL实现“深度思考”的成果——o1，设定了新的终点线。今年初， DeepSeek ...

在2025年的帷幕即将拉开之际，人形机器人行业逐步意识到，其发展的关键不再单纯依赖于具身机器人本体的设计，而是大脑技术的突破。这一共识在众多行业领袖和专家中反复强调，尤其是智元机器人的姚卯青所说：“如果不做大模型，那是属于没有未来的机器人。”随着市场对具身智能的需求增长，更加重视泛化能力的“大脑”技术也逐渐成为行业的热门话题。今年，多个企业集中发力，尤其是谷歌DeepMind和中国的人形机器人“国 ...

Scaling Law 由 OpenAI 团队于 2020 年正式提出，并在其论文《神经语言模型的扩展定律》（Scaling Laws for Neural Language Models）中进行了详细阐述。Scaling Law ...

研究人员发现随着模型尺寸的增大，DiLoCo 会呈现出可预测的稳健扩展。如果调整得当，DiLoCo 的模型规模扩展性优于数据并行训练方法，即使在小模型规模下 DiLoCo 也能胜过数据并行训练方法。

本书系世界冠军辜梓豪九段、全国女子冠军唐嘉雯六段、业余天王胡煜清8段等联袂推荐，通过简洁明快的技术分析和轻松活泼的故事描述，从全新的角度带围棋爱好者走进吴清源大师围棋世界。

3月初，美国特别竞争研究项目（SCSP）组织了一场主题为《人工智能超级计算集群的未来》的炉边对谈活动中，SCSP总裁兼首席执行官Ylli Bajraktari与半导体研究机构Semianalysis的创始人Dylan Pate ...

在加入 UCLA 之前，他曾在 FAIR 和 Meta 的核心机器学习团队担任研究科学家。此前他在加州大学伯克利分校度过了博士后生涯（导师为 Pieter Abbeel），在斯坦福大学完成了博士学位（导师为 Stefano ...

谷歌推出的DiLoCo分布式训练方法，其Scaling Law比数据并行更稳健、更优越、更高效、更强大，其模型规模越大优势越明显，有效解决通信瓶颈，为大模型训练开辟新可能。网友称DiLoCo可能会重新定义Scaling的方式。

“小米之家”小米日本法人副社长郑彦透露，小米计划将在中国推出的智能手机和家电结合的“智能家居”商业模式引入日本，将在日本开设智能手机和家电的实体店，计划2025年开设5到10家门店，同时也考虑销售空调等大型家电。（新浪财经） ...

近期，国内AI大模型厂商纷纷宣布“迭代”。3月10日，字节跳动豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。3月6日，阿里巴巴发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B，通过强化学习，可在数学推理、代码生成等任务上实现精度提升。