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3D重建的惊人进展：多所世界名校联合发布论文，告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
中科大校友，谷歌量子处理器总监 Yu Chen 揭秘Willow量子芯片背后的“秘诀”
谷歌量子AI团队宣布“Willow”量子芯片运行“量子回声”算法，实现可验证量子优势。中科大校友、谷歌量子处理器总监Yu Chen揭秘其“秘诀”，芯片关键性能指标高，让算法运行速度提升13000倍，谷歌正迈向量子计算路线图“里程碑3”。
可能是目前效果最好的开源生图模型，混元生图3.0来了
腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？
文章围绕生成式推荐展开，介绍其概念，探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例，分析收益与开销，指出不同团队应用情况，认为它或带来架构革新，也提醒勿盲目跟风。
OpenAI资金链告急！紧急启动300亿美金融资，星际之门现在岌岌可危
OpenAI为“星际之门”项目寻求300亿美元融资，该项目由其和软银牵头，总投资可达5000亿美元。但OpenAI与软银在选址和规模上起冲突，软银要求其重组，否则削减投资。OpenAI未盈利，内外危机重重。
Meta 重金抢人，明星云集就能复制 DeepSeek 的成功吗？
Meta 扎克伯格亲自出手重金招人，组建豪华 AI 战队，核心领导与技术阵容都很强大。但天才招聘只是第一步，组织天才协同才关键。DeepSeek 团队规模小、扁平化，成功逆袭。Meta 难复制其成功，组织重构能力或更重要。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。