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Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
「逆龄大脑药」首次人体试验！奥特曼押注RTR242，返老还童将要成真？
AI教父奥特曼首投1.8亿美元给Retro Biosciences，该公司年底前将开展「逆龄大脑药」RTR242人体试验。其目标是逆转衰老，让人类多10年健康寿命，还结合GPT-4b micro辅助研发，与Altos Labs竞争。
清华唐杰新作：大模型能打掼蛋吗？
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异，如GPT - 4o综合佳，GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
北大南开数学家解决著名“十杯马天尼”问题：更统一、更优雅的证明
困扰数学和量子力学交叉领域半个世纪的“十杯马天尼”问题，虽2005年被数学家给出完整证明，但原证明依赖特殊对称性，难以推广到现实。北大葛灵睿、南开尤建功加入研究，将结论推广到更大类准周期算子，给出更优雅统一证明。
刚刚，「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走！华南理工女学霸曾与奥特曼同台
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能，此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。
大模型热度退潮，真正的技术创新者开始被「看见」
过去两年中国大模型投资多是商业模式驱动，而技术投资注重创新。DeepSeek 出圈后，独立创新成主流。今年国内大模型吸金热度下降，但智谱 AI、面壁智能仍获融资。面壁智能发布 MiniCPM 4.0，在多方面优化，展现端侧优势。
太逼真！豆包·播客模型来了：一句话生成「苏超联赛」播客，很懂13太保的梗
火山引擎发布豆包·播客模型，生成的AI对话语气、停顿等像真人。操作简单，生成快且有字幕。能处理多种类型内容，如热搜话题、苏超联赛、超长文本等。其基于端到端实时语音模型，有技术突破。
从「悟道」到「悟界」，智源走进大模型的新时代
在2025智源大会上，智源研究院院长王仲远表示大模型技术演进未到终点。会上推出「悟界」系列大模型，包含Emu3、见微Brainμ等，推动AI从数字走向物理世界。还介绍了具身智能成果，且与企业合作打造生态。