6天烧光2000多万，拿下开源第一！小米史无前例「炼丹直播」收官
6天烧光2000多万，拿下开源第一！小米史无前例「炼丹直播」收官6天，2000多万，小米这场史无前例的「炼丹直播」终于尘埃落定。
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6027 点击 2026-09-23 10:49
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6天，2000多万，小米这场史无前例的「炼丹直播」终于尘埃落定。
当预训练将大模型带到新的能力起点，强化学习则通过持续的探索与反馈，不断激发模型在新环境、新任务中的推理与行动能力，决定它们还能走多远。
自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？
随着编辑工具与生成模型的快速普及，「改图」正在变得越来越容易，篡改者可以在几乎不改变画面观感的前提下完成内容伪造，给内容真实性核验、平台治理与数字媒体信任带来新的风险。因此，图像取证与可信鉴伪证据，成为了内容安全中尤为重要的一环。
当Agent已经能够调用工具、使用技能并保存记忆，一个更进一步的问题是：这些能力怎样在任务中配合，又怎样从过去的执行中积累可复用的经验？
让 AI 生成一张海报已经不难。更难的是，让它围绕同一个设计目标持续工作：理解品牌与产品要求，生成初稿；发现标题、产品位置或整体风格存在问题后，知道应该修改哪里、怎样修改；同时保留已经确认的内容。等到下一次活动，它还能延续此前确定的设计偏好和有效经验。
在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
现有的音视频奖励模型，能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势，却往往忽略声音失真、台词与提示不符，以及动作和语音配合不自然等问题。
一段人坐上椅子的视频，对人类而言再普通不过。我们不仅能看见 “人坐了下来”，还天然理解椅子承受人体重量，人与椅面形成接触并最终稳定，这些重力、接触与作用关系共同构成真实世界中的物理交互。但对今天的三维重建系统而言，“看见动作” 与 “重建真实交互” 仍是两回事。一个视觉上准确坐在椅子上的人体，进入物理仿真后，椅子可能因结构缺失倒下，人体也可能与椅面严重穿模。视觉上成立，并不意味着物理交互上成立。