AI每日精选｜中文科技新闻 (2026年05月11日)

博主：亦云
发布时间：2026 年 05 月 11 日
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分类：技术分享

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## AI每日精选 (2026年05月11日)

今日AI领域有哪些值得关注的中文科技新闻？

### 1. 英伟达黄仁勋最新演讲：应届生们别怕 AI，当下是开启事业的最佳时机

**核心要点：**

1. ▲ 黄仁勋，图源：英伟达 他在演讲中表示：“现在是你们实现梦想、开启职业生涯的时候，而这个时代再合适不过了”
2. 黄仁勋现年 61 岁，身价接近 1860 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1.27 万亿元人民币）
3. 他 1984 年毕业于俄勒冈州立大学电气工程专业，随后又在斯坦福大学获得电子工程学硕士学位

**内容摘要：**

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**来源：** IT之家  
[查看原文](https://www.ithome.com/0/948/566.htm)

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### 2. Meta 拥抱 AI，员工遭监控与裁员双重压力

**核心要点：**

1. Meta 表示，员工在电脑上的输入内容、鼠标移动轨迹、点击位置以及屏幕浏览内容，都将被追踪
2. 公司称，此举旨在收集员工操作数据， 让 Meta 的人工智能模型学习“人们日常实际如何用电脑完成各项工作任务”
3. 大家在网络评论中抨击这种监控行为侵犯隐私，认为此举冷漠无情、不近人情

**内容摘要：**

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**来源：** IT之家  
[查看原文](https://www.ithome.com/0/948/542.htm)

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### 3. 浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界

**核心要点：**

1. 浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界 西风 2026-05-10 12:01:40 来源： 量子位 拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破
2. 浙大校友 王宜平 借助自研AI框架 ScaleAutoResearch-Ramsey ，成功将 拉姆齐数R(3,17) 下界 从92提升至93 ，终结了自1994年以来长期停滞的纪录
3. 同时他还将 R(4,15) 下界刷新至160，成果直接超越谷歌DeepMind同期AlphaEvolve的研究水平

**内容摘要：**

浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界 西风 2026-05-10 12:01:40 来源： 量子位 拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破！ 浙大校友 王宜平 借助自研AI框架 ScaleAutoResearch-Ramsey ，成功将 拉姆齐数R(3,17) 下界 从92提升至93 ，终结了自1994年以来长期停滞的纪录。 同时他还将 R(4,15) 下界刷新至160，成果直接超越谷歌DeepMind同期AlphaEvolve的研究水平。 而且，这次世界级数学突破并没有依赖超级算力集群，仅用Claude Code、Codex+1台CPU服务器就完成全部攻坚， 成果已全量开源 。 拉姆齐数 如果外星人威胁地球，要求我们给R (5,5) 的精确值，人类应动用所有算力；但如...

**来源：** 量子位  
[查看原文](https://www.qbitai.com/2026/05/415031.html)

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### 4. 不更新参数就能强化学习！OpenAI翁家翌提出新范式：决策只需AI手搓一个.py 文件

**核心要点：**

1. OpenAI翁家翌提出新范式：决策只需AI手搓一个.py 文件 闻乐 2026-05-09 16:07:08 来源： 量子位 实现过程开源可复现 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没有训练梯度的AI，打破了Atari游戏满分纪录
2. OpenAI核心研究员 翁家翌 提出了一个强化学习新范式—— 启发式学习（Heuristic Learning, HL）
3. 全程无神经网络训练、无梯度更新，全程靠GPT-5.4驱动的Codex自主迭代，硬是在经典游戏Breakout上打到了864分理论满分

**内容摘要：**

不更新参数就能强化学习！OpenAI翁家翌提出新范式：决策只需AI手搓一个.py 文件 闻乐 2026-05-09 16:07:08 来源： 量子位 实现过程开源可复现 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没有训练梯度的AI，打破了Atari游戏满分纪录。 OpenAI核心研究员 翁家翌 提出了一个强化学习新范式—— 启发式学习（Heuristic Learning, HL） 。 全程无神经网络训练、无梯度更新，全程靠GPT-5.4驱动的Codex自主迭代，硬是在经典游戏Breakout上打到了864分理论满分。 与传统深度强化学习优化神经网络参数不同，HL不依赖可微权重存储策略，而是将决策逻辑迁移到离散程序空间，以代码编辑替代梯度下降，通过显式的符号规则实现状态-动作映射。 在游戏、机器人仿真多项任务里，该方法性能甚至超过老牌强化学习算法PPO。 以...

**来源：** 量子位  
[查看原文](https://www.qbitai.com/2026/05/414827.html)

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*数据来源：IT之家、量子位*  
*发布时间：2026年05月11日*