● 小米罗福莉深度访谈：AI 范式向 Agent 后训练巨变

📌 一句话摘要 小米大模型负责人罗福莉详解 2026 年 AI 竞争焦点从预训练转向 Agent 后训练，以及 OpenClaw 框架的战略价值。 📝 详细摘要 本推文详细摘要了小米大模型负责人罗福莉的技术访谈。核心观点包括：AI 竞争已进入第二幕，焦点从预训练转向 Agent 后训练（RL S

● 138. 对罗福莉 3.5 小时访谈：AI 范式已然巨变！OpenClaw、Agent 范式很吃后训练、卡的分配、组织平权

📌 一句话摘要 小米大模型负责人罗福莉首次深度技术访谈，详解 2026 年 AI 范式从预训练向 Agent 后训练巨变，以及 OpenClaw 框架如何通过群体智能和开源生态重塑研究效率与组织方式。 📝 详细摘要 本期播客是小米大模型团队负责人罗福莉的首次深度技术访谈，系统性探讨了 2026

● Gary Marcus 评 Claude Code：神经符号混合 AI 的胜利

📌 一句话摘要 Gary Marcus 指出 Claude Code 源码揭示其核心依赖经典符号逻辑，验证了神经符号混合 AI 路线的必要性。 📝 详细摘要 推文解读了认知科学家 Gary Marcus 对 Claude Code 源码泄露事件的看法。核心观点认为，Claude Code 的成功

● 范式转移：将 AI 作为执行层

📌 一句话摘要 作者认为，软件正在从以人为中心的交互模型转向 AI 优先的执行层，未来 80% 的软件交互界面将被自动化取代。 📝 详细摘要 这条推文将当前 AI 的应用与互联网早期时代进行了类比，指出我们目前正试图将 AI“生搬硬套”进现有的人机交互范式中。推文预言软件架构将发生彻底变革，并基

● 弗朗索瓦·肖莱：参数化学习的局限与新 AI 范式的需求

📌 一句话摘要 弗朗索瓦·肖莱认为，下一个重大的 AI 突破必须超越深度学习架构，才能解决参数化学习范式的根本性缺陷。 📝 详细摘要 针对萨姆·奥特曼关于即将出现“Transformer 级别”架构飞跃的言论，弗朗索瓦·肖莱提出了更深层次的批判。他认为，仅仅改进模型架构，只能带来数据效率和泛化能