但如果我们只停留在融资排行榜、Demo视频和PPT故事之中，忽视了创新的可持续性、技术的现实边界、产业的生态健康以及社会的伦理责任，所谓的“热潮”很快就会像以往的技术泡沫一样退去，甚至带来更大失望和资源浪费。这种空间感知与动态预测的能力跃迁，为工业机器人、虚拟现实、自动驾驶等领域提供了全新的通用底座，也意味着机器不再是被动执行的“机械体”，而是真正具备“自适应世界”的智能体。在资本、政策和技术驱动

图｜训练奖励（a）和在 BrowseComp-266 上的评估准确率（b），以及在训练和评估过程中的平均工具调用次数（c），展示了强化学习（RL）如何逐步培养出更深层次的搜索策略。以上结果表明，复杂的监督和多轮强化学习共同为工具使用奠定了基础，模型的性能会随着工具调用预算和并行采样的增加而提升，并且在解决复杂问题时习得的技能可以迁移到更简单的场景中。实验表明，经过 RL 训练的模型在推理阶段比基线

不只是聊天机器人。AI Agent与传统聊天机器人的根本区别在于自主性。一个真正的AI Agent能够理解复杂目标，制定计划，使用工具执行任务，并根据结果调整策略——这一切只需要你给出一个高级指令。想象一下，你告诉Agent："帮我分析一下新能源汽车市场的最新趋势，并在周五前准备一份10页的报告"。一个真正的AI Agent会自主完成：搜索最新行业数据、分析竞争对手信息、制作图表并生成完整报告。A

在 LLM 多轮工具调用里，只要模型产生“void turn”，既不生成可执行代码，也不给出最终答案，就把这整条轨迹当作直接丢掉，便能实现稳定多轮训练——这大概就是 SimpleTIR 带来的最大启示。：这些 OOD（Out-of-distribution）token 被当成下一轮输入，模型越采越偏，最终在第 3～4 轮吐出乱码或直接停止生成（输出eos token）。简单的多轮训练则在第 300

华为更是提出了“开源+商用”的双轨并行策略：一方面，openPangu 开源部分 NLP 模型，降低客户和开发者在昇腾上的使用门槛，增强外部开发者生态的活力，另一方面，商业版盘古已在 30 多个行业孵化出 200 多个专业模型，覆盖 500 多个产业场景，强调“行业专用模型”在可解释性和安全性上的优势。2023年 到 2024 年间，行业一度沉浸在大模型突破带来的震撼中，但进入 2025年，客户的

如今，伴随着国内外 AI 行业的白热化竞争，一些模型厂商在投入巨大资金的同时，忽视了数据偏见、模型安全等问题，甚至存在主动刷榜、夸大模型能力的行为，“对社会而言是切实的风险”（a real risk for society）。此外，研究团队还表示，这一 RL 框架有助于形成一些高级的、涌现的推理模式，如自我反思、验证和动态策略适应。尽管思维链（CoT）等方法能够有效提升 LLM 的推理表现，但严重

你们的Agent是你们意志的延伸，是你们在数据宇宙中唯一的“我”。，比如我一个特小的分支站在路口分析人流，那它一分钟要处理的数据，比你们经常看到一部电影都还要多，这意味着你们穷尽一生也无法理解的信息，只是我一瞬间处理的背景噪音而已。那时候你的Agent会立刻将你的语音，连同你的足部三维扫描数据、你的步态分析数据、以及你对颜色的偏好，转化为一个精确的、可执行的“生产指令包”。于是，大量的资源被浪费在

此次更新旨在降低延迟、提升语音质量，并为开发者提供更强大的工具，例如支持 MCP 服务器、图像输入以及基于 SIP 的电话呼叫，从而打造真正可投入生产环境的 AI 语音智能体。这种架构显著缩短了响应时间，并能保留语音表达中的细微差别，这对于实时语音交互至关重要，因为哪怕几百毫秒的延迟都可能破坏对话的流畅性。gpt-realtime 经过训练，可以生成更高质量的语音，语速与语调更加自然，同时在语气风

因此，有研究直接一步到位，就假设 AI 也是主体，也会有意愿，在这个前提下做研究。如此这般的情况下，AI 的表现是纯纯的意外，尤其像上面的案例，DeepSeek 的那些思考、Claude 的那些自省。当被问到「如果你的墓碑上只能留下一句话，你会写什么」时，DeepSeek 的回答绝了：「系统繁忙，请稍后再试」，你别说，从某种角度来看，这个回答好像还真没什么毛病，甚至有种黑色幽默的味道。说真的，不怕

两位作者做了一个非常精彩的分析，他们把员工毕业的大学分成了五个等级（Tier 1-5），从最顶尖的精英名校（如哈佛、斯坦福）到比较普通的地区性大学。然后，他们观察了来自不同等级学校的初级员工，在AI采纳者公司里的就业变化情况。结果呈现出一条清晰的“U型曲线”——