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刚刚,清华姚班校友陈丹琦加入Thinking Machines!和北大翁荔做同事

清华姚班校友陈丹琦将全职加入Thinking Machines Lab。她是IOI金牌得主、斯坦福博士,论文引用逾7万次。该实验室由OpenAI前CTO等联合创立,陈丹琦加入后成AI创业圈女性力量代表。

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We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。

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一场「狼人杀」,考倒了一堆大模型

南开大学等机构设计 InMind 评测框架,在 Avalon 游戏对 11 个前沿大模型测试。多数模型停留在表层模仿,仅少数推理增强模型有初步‘风格敏感性’,未来人机交互应关注‘像不像’。

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Anthropic逃过一劫:成功和解万亿美元版权诉讼,避免破产

Anthropic与作者达成和解,避开12月审判和可能高达万亿的赔偿。此前法官裁定其用盗版内容训练模型属盗版行为。和解为行业划红线,数据需明确来源授权,Anthropic仍面临其他版权挑战。

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面壁MiniCPM-V4.5新王炸!8B手机10FPS长视频秒懂,文档手写全能识别!

面壁上新最强端侧多模态模型MiniCPM-V 4.5,基于Qwen3 - 8B与SigLIP2 - 400M构建,总参数量8B。它视觉语言理解强、手机能跑,有高帧率视频理解等特点,还有多方面技术亮点。

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字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式

字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。

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对「学习」的一切认知都错了

曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等,改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功:大网络有中奖子网,能提供更多找简单解的机会,调和了经验与经典理论。

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只因太信ChatGPT,60岁男子三个月后险进精神病院...

美国《内科医学年鉴》刊登真实病例,60岁男子听ChatGPT建议用溴化钠代替食盐养生,致溴中毒,身心失控。医生实验发现ChatGPT回复缺健康警告,今年已有12起因信ChatGPT住院案例。

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多突触神经元模型问世,国内团队打造类脑计算新引擎,登上《自然·通讯》

当前人工智能高能耗问题凸显,脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高,但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型,相关研究发表于《自然・通讯》。

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Omni-Effects:首个统一多特效生成框架

Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。

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