11月26日·Scaling时代终结，AI进入研究新阶段

11月26日·周三  AI工具和资源推荐

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Scaling时代终结，AI进入研究新阶段

Ilya Sutskever，Safe Superintelligence Inc.的创始人，宣布“Scaling时代已经终结”。他认为，过去几年通过堆算力和数据实现模型提升的模式即将结束，未来AI的发展将进入“研究时代”。在这个阶段，单纯扩大规模的回报将递减，研究者需要更聪明地利用算力，寻找新的技术“配方”。SSI公司专注于解决超级智能的安全问题，计划在技术成熟后再发布产品。Ilya还提出了“关爱感知生命”的对齐目标，认为这是比“听从人类指令”更稳健的未来发展方向。这一观点引发了AI社区的广泛关注和讨论。来源：微信公众号【机器之心】

36年卷积猜想被解决，AI领域或迎新机遇

华人学者Yuansi Chen解决了困扰数学界36年的Talagrand卷积猜想。这一猜想涉及概率论和泛函分析中的重要问题，特别是在布尔超立方体上的热半群的正则化性质。Chen的证明为该猜想提供了几乎最优的无维度依赖的尾部正则化结果，仅多了一个log log因子。这一成果不仅在数学领域具有里程碑意义，还可能对机器学习和AI产生深远影响，特别是在离散随机分析和生成模型方面。该研究为未来AI技术的发展提供了新的理论基础。来源：微信公众号【机器之心】

QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知

中国科学院自动化研究所与灵宝CASBOT共同提出了QDepth-VLA模型，通过量化深度预测显著提升了机器人在复杂操作场景下的空间推理与操控精度。该模型通过独立的Depth Expert模块学习离散化的深度表示，结合混合注意力机制，实现了视觉语义、空间几何与动作策略的协同学习。在多个仿真和真实环境的测试中，QDepth-VLA表现出色，特别是在长时序和精细操作任务中，任务完成能力大幅提升。这一成果为机器人操控领域带来了新的技术突破，推动了具身智能的发展。来源：微信公众号【机器之心】

阿里开源ROCK，为智能体打造实战演练场

阿里巴巴开源了新的智能体训练项目ROCK，旨在解决AI在真实环境中无法规模化训练的问题。ROCK与此前的RL训练框架ROLL形成了完整的训练闭环，让开发者可以轻松实现从单机实验到集群大规模训练的跨越。ROCK通过弹性伸缩的环境资源池，支持成千上万个并行训练实例，同时提供了程序化的Bash交互能力，方便开发者调试和管理。这一开源项目为智能体训练提供了标准化的解决方案，推动了Agentic AI的规模化应用。来源：微信公众号【量子位】

Max-Former校正频率偏置，实现性能与能效双提升

香港科技大学（广州）等单位的研究团队在NeurIPS 2025上发表论文，提出了一种新的脉冲神经网络架构Max-Former。该研究发现，SNN性能不佳的根源在于脉冲神经元的低通滤波特性，导致高频信息的丢失。Max-Former通过在Patch Embedding中引入额外的Max-Pool和用深度卷积替代早期阶段的自注意力，有效补偿了这种频率偏置。在多项基准测试中，Max-Former不仅大幅提升了性能，还降低了超过30%的能量消耗。这一成果为类脑模型的优化提供了新的方向，推动了SNN在实际应用中的发展。来源：微信公众号【量子位】