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ICML 2025 | CoTo：让LoRA训练「渐入佳境」，模型融合、剪枝样样精通

来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。

近日，AI音乐公司ACE完成近4000万美元新一轮融资，成AI音乐赛道融资额最高的华人团队。它自己训练音乐基础模型与做应用，构建数据飞轮，还推出新消费级产品Miya，欲打造AI时代的Spotify。

谢澎涛团队推出面向AI for Science的AIBuildAI Science Agent，在NatureBench评测中排名第一，超多数通用编程智能体。该智能体可独立完成模型研发，效率大幅提升，还探讨了其能力边界、应用及对行业的影响。

一家AI穿搭+购物推荐的出海应用DAU破亿，但算力和传输成本高，ARPU远低于成本。该企业转向Akamai推理云，换用RTX PRO 6000，缩减服务器集群，降低成本，采用跨云架构过渡，实现零阵痛平替。

西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。

万字长文深度解析OpenClaw，阐述其核心原理、创新亮点以及对AI行业的深远影响。解读为何大厂难以打造类似产品，剖析简单任务实现困难的根源，还探讨了其设计机制、应用场景、潜在问题及应对策略。

约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间，表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象，还有多种应用可能，但也有局限性。

GPT - 5.2发布，在GDPval评测等众多基准测试中刷新行业水平。GPT - 5.2 Thinking适合真实场景与专业工作，在知识型任务、编码、长上下文处理、视觉理解、工具调用等方面表现出色，部分功能需付费使用。

学术界GPU荒严重，美国顶尖大学人均GPU少，与大厂差距大。如斯坦福人均0.14张，而微软等大厂数据中心算力惊人。这导致人才流向工业界，学术验证能力弱，但部分高校有改善措施。

12月19 - 20日北京举办的AICon全球人工智能开发与应用大会，聚焦AI Agent等关键方向。来自腾讯等企业的实践者将分享构建智能系统经验，大会设Keynote和12大平行技术专场，呈现AI技术全景。