龙雏2024

利用强化学习训练语言模型进行预测，通过两步法收集上下文并创建“缓存互联网”时间掩蔽环境，使模型能获取历史信息。实验表明，中等规模模型在约5000美元成本下超越封闭源码大模型，并在实际预测比赛中获胜。

拟人化错位研究（AMR）常因定义模糊、测量脆弱、未排除替代解释及混淆相关与因果而误判AI行为。提出三级证据框架：行为证据（L1）、功能证据（L2）及因果-机制证据（L3），主张研究结论须与证据级别匹配，以避免资源浪费和信任消耗。

去年，我们发布了 Brain2Qwerty v1——一项无需手术植入即可借助AI从脑活动中解码文本的研究。如今，新一代成果问世：Brain2Qwerty v2，这是一条端到端的高性能管线，能够实时从非侵入式脑信号中解码句子，其准确度已逼近过去只有开颅手术才能达到的水平。 为加速神经科学领域的突破，研

在企业内部跑一个 LLM 工作流的时候，几乎所有失败都是廉价的：重试、回退，甚至直接忽略都行。可一旦把这个工作流挂到客户的 API 或 MCP 服务器后面，容错空间就瞬间归零。此时唯一重要的事情是：客户拿到正确、可用的结果了吗？他们的流程依赖于你交付的结果。由他们——而不是你——来决定什么算“交付”

每周都感觉自己像陈平安，在浩瀚的信息海洋里打捞那些优美的句子。他是一笔一画刻在竹简上，我是一字一句收藏在备忘录里。然后挑个晴日，翻出来重新翻阅品味、细细朗读。 这就是“读”。心中有话忍不住对这个世界倾诉，那就是“说”。 读 机器正在学习我们的语言，因此我们不再需要学习它们的语言。 从本质上讲，世界是