10月18日·Karpathy批AI行业浮夸：强化学习糟糕，AGI十年难成

10月18日·周六  AI工具和资源推荐

Karpathy批AI行业浮夸：强化学习糟糕，AGI十年难成

AI领域知名学者Andrej Karpathy在一次采访中对当前AI行业的现状进行了犀利批评。他认为，当前的智能体技术被过度夸大，许多所谓的“智能体”只是在装样子，而强化学习的效果也远没有宣传的那么好。Karpathy指出，强化学习在处理复杂任务时存在诸多问题，比如容易出现梯度爆炸或消失，导致训练不稳定。他还预测，实现通用人工智能（AGI）至少还需要十年时间。Karpathy强调，AI行业需要更加务实的态度，而不是一味追求短期的成果和宣传效果。他的观点引发了AI领域的广泛讨论，促使人们重新审视当前AI技术的发展方向和实际应用前景。来源：微信公众号【机器之心】

清华大学提出SAC Flow，强化学习迎来新突破

清华大学和CMU的研究团队提出了一种新的强化学习方法——SAC Flow，用于训练流策略。该方法通过将流策略视为一个残差循环神经网络（RNN），并采用GRU门控和Transformer解码器进行参数化，有效解决了传统方法中梯度爆炸或消失的问题。SAC Flow在多个基准测试中表现出色，尤其是在数据效率和稳定性方面，显著优于现有的强化学习算法。这一成果不仅为强化学习领域带来了新的技术突破，也为机器人学习和具身智能研究提供了新的思路和工具。来源：微信公众号【机器之心】

Self-Forcing++打破视频生成时长限制，迈向分钟级时代

加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合开发的Self-Forcing++模型，成功突破了自回归视频生成的时长极限，首次实现了高质量的4分钟长视频生成。该模型通过“生成→失真→纠错→学习”的循环机制，利用教师模型纠正学生模型的错误，从而实现了长时间视频的稳定生成。Self-Forcing++的创新之处在于其反向噪声初始化、扩展分布匹配蒸馏和滚动KV缓存等技术，这些技术不仅提高了生成视频的质量和连贯性，还消除了传统模型中常见的“灾难性崩塌”问题。这一成果标志着视频生成技术迈入了分钟级时代，为未来的视觉生成应用提供了新的可能性。来源：微信公众号【量子位】

百度健康推出7×24小时AI管家，AI医疗进入新阶段

百度健康近日推出了一款7×24小时的AI健康管家，旨在通过AI技术革新求医问诊的体验。该AI管家不仅提供基于AI的“科普-问诊-就医-健康档案管理”全链路服务，还首创了“AI+真人”双认证健康咨询模式。在AI生成的诊疗建议后，由真人医生进行二次核验，确保了诊断的准确性和安全性。此外，百度健康AI管家还整合了30万+优质医生资源和权威医院榜单信息，为用户提供从科室推荐到号源预约的完整辅助就医服务。这一创新模式不仅提高了医疗服务的效率和质量，也标志着AI医疗从“辅助性工具”向“智能健康伙伴”的关键跃迁。源：微信公众号【量子位】

清华AIR与上海AI Lab开源X-VLA，机器人叠衣120分钟

清华大学智能产业研究院（AIR）与上海人工智能实验室联合发布了通用跨本体具身基座模型X-VLA。该模型通过创新的Soft-Prompt机制和高效的框架设计，显著提升了预训练效率和模型性能。X-VLA是首个实现120分钟无辅助自主叠衣任务的全开源模型，仅用0.9B参数量在五大权威仿真基准上全面刷新性能纪录。该模型采用分治编码方案，优化了多源视觉输入的处理，并通过flow-matching动作生成模块增强了动作轨迹的平滑性和鲁棒性。X-VLA的成功展示了具身智能在长时序任务中的强大能力，为未来机器人的自主操作和复杂任务执行提供了新的技术基础。来源：微信公众号【量子位】