如果你第一次听到“训练大模型”，脑海里可能会自动浮现一排显卡、嗡嗡作响的机房、以及一张看起来不太友好的云账单。好消息是：我们今天不训练一个真正能上生产的 ChatGPT，也不挑战算力预算的物理极限。我们要做的是把大模型训练流程缩小成一个可以亲手跑通的“训练沙盘”。

当多个智能体（机器人、无人车或智能体）通过共享信息来协作完成任务时，一个自然的问题是：当共享的信息由于延迟，异步等情况，晚到几步，是否还有好的价值？ 车联网领域近期的研究表明：新鲜的协作信息价值巨大；价值随延迟迅速衰减，甚至变成负资产（比不用还差）！；在计算与通信双预算约束下，刷新信息的机制存在可优化的空间；且这种优化规律和机制可以被神经网络学到。

6.10凌晨1点，Claude发布了Fable 5，号称是Claude向大众发布过的能力最强的模型。Fable 5属于Mythos系列，只是为了大众使用，在安全上做了一些限制。

如果你第一次听到“训练大模型”，脑海里可能会自动浮现一排显卡、嗡嗡作响的机房、以及一张看起来不太友好的云账单。好消息是：我们今天不训练一个真正能上生产的 ChatGPT，也不挑战算力预算的物理极限。我们要做的是把大模型训练流程缩小成一个可以亲手跑通的“训练沙盘”。

**从 2024 年底到 2026 年春天，不到一年半的时间，科研，尤其是对于独立研究工作者，这件事已经跟过去完全不是一回事了。****如果要在整个科研史上画一条分界线，2024 年底可能算一条。那之前，AI 是"辅助"：是 Copilot 帮着补全一行代码，是 ChatGPT 帮着润色一段英文。那之后，AI 开始变成"主角"：它写代码，复现论文，跑实验，一次性读完整个代码仓库，然后指出里面某个算

6.10凌晨1点，Claude发布了Fable 5，号称是Claude向大众发布过的能力最强的模型。Fable 5属于Mythos系列，只是为了大众使用，在安全上做了一些限制。

6.10凌晨1点，Claude发布了Fable 5，号称是Claude向大众发布过的能力最强的模型。Fable 5属于Mythos系列，只是为了大众使用，在安全上做了一些限制。

如果你第一次听到“训练大模型”，脑海里可能会自动浮现一排显卡、嗡嗡作响的机房、以及一张看起来不太友好的云账单。好消息是：我们今天不训练一个真正能上生产的 ChatGPT，也不挑战算力预算的物理极限。我们要做的是把大模型训练流程缩小成一个可以亲手跑通的“训练沙盘”。

如果你第一次听到“训练大模型”，脑海里可能会自动浮现一排显卡、嗡嗡作响的机房、以及一张看起来不太友好的云账单。好消息是：我们今天不训练一个真正能上生产的 ChatGPT，也不挑战算力预算的物理极限。我们要做的是把大模型训练流程缩小成一个可以亲手跑通的“训练沙盘”。

2025年6月4日，是我在CSDN写下第一篇技术博客的第1024天。1024，这个数字对于程序员来说意义非凡，它不仅是内存单位的基础，更是我们这群“码农”的节日符号。而对我来说，它更像是一段旅程的里程碑：从一个曾想过本科毕业直接就业的本科生，到现在人工智能方向博士生，我在这条创作与探索的路上，已经走了整整1024天。这1024天里，我写过Matlab命令整理、Python算法实现、深度学习模型搭建