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扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
夸克做ChatBot，为什么是现在？
AI行业曾有“垂直Agent幻觉”误区，重演App时代“功能碎片化”老路。而模型趋势是泛化与整合。10月23日夸克上线“对话助手”，其此时入局是基于技术、竞争和交互形态三重判断，且有模型和系统双重保障。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
宇树机器人被曝漏洞，机器人之间可相互感染，官方火速回应
宇树旗下多款机器人被曝存在严重无线安全漏洞，攻击者可借此实现最高权限控制，被攻陷的机器人还会自动扩散感染。发现者此前与宇树多次沟通无果后公开漏洞利用工具链，宇树回应已着手修复。
香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
MCP Registry 预览版上线：AI 开发的统一服务目录
Model Context Protocol 推出 MCP Registry 预览版，这是开放的 MCP 服务器目录和 API，可改善服务器可发现性。注册表开源，分公共和私有子注册表，采用社区举报机制，设计类似 Docker Registry。
光刻机巨头ASML，108亿控股了一家大模型公司
光刻机巨头ASML领投法国AI明星公司Mistral AI的C轮融资，砸13亿欧元成第一大股东，推高其估值至100亿欧元。Mistral开源与商业化并行，ASML投资或提升光刻机效能。