大模型周刊 第 35 期：政府关停 Fable 5，国产 MIT 接住
作者：toy | 覆盖周期：2026.06.13 – 06.19 卷首语 本周是 2026 年第一次能清楚看到”治理变量”压过”模型变量”的一周。 周一晚 OpenAI 被 42 个州的检察长...
AI 情报局 / 第 6 页
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本栏重点
正在发生
Karpathy 三层方法：把 prompt 升级成可验证系统
我最近看了 Austin Marchese 解读 Karpathy 在 AISN 2026 上的发言，被里面一个反常识的小例子卡住了：你问 AI “我去 50 米外的洗车店该开车还是走路”，Claude、Gemini...
Agent 上不了网，却告诉你它查过
我先给一种失败模式起个名字：隐性失败。没有报错，没有警告，没有任何异常提示，你拿到的只是一个错答案。 这是 Bright Data 的 Rafael Levi 在 AI Engineer 大会上一场演讲的主题。他做的是帮 agent 大规模...
AI Code Review 的架构选择：把 CPG 建在 master 上
写过几年代码评审工具的人都知道，PR Review 真正的瓶颈不是 LLM 的输出能力，而是 LLM 看不见的上下文——一个改动在跨文件、跨模块、跨服务之后真正影响了什么。 最近这一年，AI Code Review 的产品越冒越多：PR-A...
大型多模态模型的真正捷径,是给冻住的语言模型接一根线
过去三年,做”语言+图像”的人几乎都在重复一个动作:拿一个已经训得很大的语言模型,死死冻住它,然后在它前面接一个很小的转接头,把图像、视频、传感器数据翻译成它认识的”词”。听起来像凑合,但这条...
大模型的胜负手已经不在结构,而在效率
Paul 这一讲一开场就先打了个预防针:今天讲的是高度浓缩版的内容,MIT 隔壁的 ALP 那门课才是正经讲大模型,这里只是个高空俯瞰。听到一半我反而觉得,这种”俯瞰”才是真正值钱的。他把一个被无数公众号、技术博客、...
AI 的下一步不是更大的模型,是学会跟人合作
一门课的最后一讲,最能看出讲者真正在想什么。前面 11 讲是在搭骨架,数据、架构、对齐、融合、跨模态迁移、基础模型、强化学习,一块一块拼上去。到最后一讲,Paul Liang 不再讲新算法,而是退一步问:这些东西攒齐了,下一步应该长成什么样...
强化学习这十年,走的是一条不断"删东西"的路
监督学习像一次考试,你答一道题,老师立刻给分。强化学习不是。强化学习是你下一整盘棋,走了几十步,最后才知道这盘赢没赢,而且没人告诉你哪一步是关键的。这个差别看起来只是”反馈给得晚一点”,但它把整套训练范式都拧到了另一...
数据稀缺的模态,要靠别的模态来养
做机器人的人都熟悉一种处境:你想训一个新传感器上的模型,真实数据只有几千条,但同一个场景下,摄像头数据有几百万条、激光雷达数据有几千万条。你眼睁睁看着隔壁模态躺着金山,自己手里却只有沙子。 这不是你一个人的问题。医疗数据、生理传感器、嗅觉信...
多模态融合不是把数据拼起来,是让模态之间"乘起来"
机器人圈有句老话:传感器加一个,问题加十个。同事最初听到这话总觉得是抱怨,做久了才明白,它说的是一个具体的工程现象:你给机器人加一颗 IMU、一颗超声、一颗深度相机,它的感知能力并没有按”加法”涨,而是按”...
多模态对齐的难处,从来不是把数据拼起来
1976 年,一个叫 David McGurk 的心理学家做过一个实验。他给受试者放两段视频,画面里两个人在说话,音轨完全一样,但其中一个人的嘴型是发”ba”,另一个是发”fa”。受试者听到的...
模型架构的差别,在于你愿意把多少"结构"提前告诉模型
机器学习入门课的常见教法是:一周讲一个模型,线性回归、SVM、CNN、RNN、Transformer、GNN,一周一个,讲到学期末。学生记住了一堆名字,但下次拿到一个新数据集,还是不知道该选哪个,更不用说自己设计一个。 Paul Liang...
在动模型之前,你得先和数据"贴脸"
第 4 讲是这门课第一次把人按到键盘前面。前三讲讲原则、讲研究、讲数据本身的结构,从这一讲开始,Paul Liang 把麦克风让给两位 TA:David 和 Chanaka,带大家在 Colab 里把一个分类模型从头跑通。 听上去像一节教 ...
选模型之前,你得先给数据画一张脸
机器学习课的常见开场是讲算法:第一周线性回归,第二周决策树,第三周神经网络。Paul Liang 这一讲反着来。他先讲数据,而且讲了整整一节课,模型一个字没提。他给的理由很简单:你手里那摊数据长什么样,基本上已经决定了模型该长什么样,反过来...
研究是设计一个能失败的实验,不是想一个聪明点子
我以前一直觉得”做研究”是个挺玄的事:你得有灵感,得有品位,得在某天洗澡的时候突然冒出一个别人没想到的想法。后来在工程里摸爬几年,慢慢意识到大部分研究并不长这样。它更像一台机器,你按一个流程一圈一圈地转,转得快、转得...
这门 MIT 课不教模型,教你怎么"想" AI
MIT 媒体实验室有个延续多年的传统,叫 “how to … almost anything”。最早是 how to make almost anything(怎么造几乎任何东西),后来有了 how to...
Loops 是 AI 编程的新词，不是新东西
过去一周，”loop”这个词在 AI 编程圈被反复提起。OpenAI 的 Peter Steinberger 在 X 上写了一句”你不该再 prompt 编程 agent，你该设计 prompt agen...
大模型周刊 第 34 期：两份招股书、一脚刹车和一次降价
作者：toy | 覆盖周期：2026.6.6 – 2026.6.12 这一周的主线是”交卷”。6 月 8 日，OpenAI 把保密版 S-1 递给 SEC，距 Anthropic 递交正好一周——AI 第一梯队的两家...
Cowork 五条规则背后的同一件事
最近这半年，Anthropic 在做一件不太显眼但方向很清楚的事：把原本只有开发者会写的 CLAUDE.md、MEMORY.md、skills 这一整套工程化写法，整体搬到 Web 端给非开发者用。这个新产品叫 Claude Cowork，...
Codex 在自己的执行历史里找补丁
最近社区在传一个”自我蒸馏”的提示词，源头是 OpenAI Codex 团队成员 @VB。意思是让 Codex 回看你最近 30 天的执行记录，把里面反复出现的工作流打包成 Skill，把固定角色封成 Sub-age...