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...
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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...
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...
让 AI 代码审查工具不能再瞎引证
最近读了一个叫 Clawpatch 的开源项目源码，写一点感想。 本来没打算细看。它是个自动审代码的命令行工具——扫一遍仓库、找 bug、跑测试、顺手给个修复方案。这类工具 GitHub 上一搜几十个，听起来没什么特别。 读着读着我停下来了...
任务完成不等于协作，心智模型才是
— title: “Task completion is not collaboration. Mental models are.” date: 2026-06-07T09:00:00 — ...
安全不是氛围，是证明
— title: “Security is not a vibe. It is a proof.” date: 2026-06-07T09:00:00 — Relying on a seman...