比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
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10330 点击 2026-01-28 14:55
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在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
大模型持续学习，又有新进展！
斯坦福与英伟达联合发布重磅论文 TTT-Discover，打破「模型训练完即定型」的铁律。它让 AI 在推理阶段针对特定难题「现场长脑子」，不惜花费数百美元算力，只为求得一次打破纪录的极值。从重写数学猜想到碾压人类代码速度，这种「激进进化」正在重新定义机器发现的边界。
数学奇点初现！Gemini攻克全新数学定理，斯坦福大牛惊呼「想出来能吹一辈子」；陶哲轩预言数学家+AI共生未来；Grok发现黎曼猜想新的隐蔽通道……
《Nature Medicine》 的研究报道“A multimodal sleep foundation model for disease prediction”，研究人员开发了一种名为 SleepFM 的基础模型，从超过58万小时的记录中“学会”了睡眠的语言。这不仅是睡眠科学的进步，更是AI在生物医学领域的深层突围。
在大公司一路高歌猛进的 AI 浪潮里，小创业者和高校研究者正变得越来越迷茫。就连前段时间谷歌创始人谢尔盖・布林回斯坦福，都要回答「大学该何去何从」「从学术到产业的传统路径是否依然重要」这类问题。
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
在这精彩绝伦的一年的结尾，我们的老朋友：斯坦福大学计算机科学客座教授，前百度 AI 负责人，前谷歌大脑负责人吴恩达老师，发表了今年的保留节目：一封信，和一篇 2025 的人工智能领域年度总结。
说个魔幻的现实，前两天，斯坦福发布了《AI 活力指数》。这榜单看得人直迷糊，印度的 AI 竞争力居然干翻了英日韩，仅次于美中，一屁股坐到了全球第三。。
随着基础模型的日益成熟，AI领域的研发重心正从“训练更强的模型”转移到“构建更强的系统”。在这个新阶段，适配（Adaptation） 成为了连接通用智能与垂直应用的关键纽带。