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ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。
2025AI产品用户需求调研报告：AI产品的用户类型细分与画像分析 | 甲子光年智库
甲子光年智库基于调研数据开展AI产品用户研究，分析目标用户界定、类型细分与画像。指出新一代AI会重塑用户习惯，需探寻产品最终形态，还给出用户需求、类型分布等多方面结论。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
28岁Alexandr Wang，没走！小扎晒出合照
近日网传华裔天才Alexandr Wang被架空或离职，小扎晒合影辟谣。同时，小扎官宣成立「AI工程部门」，与MSL合作打造数据引擎。Meta开发的牛油果模型被指能力强，若效率数据属实，或为Meta带来利好。
杭州跑出的AI独角兽，突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变，算力堆叠对大语言模型性能提升放缓，空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局，群核科技作为杭州“变量”，发布业界首个3D室内空间大模型，构建数据飞轮，技术有望落地多领域。
英伟达早不靠GPU躺赢！黄仁勋终极预判：10亿程序员时代将至，AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。
击败 GPT-5！理想汽车开源 RubricHub：大模型开放生成从此有了专业裁判
理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集，解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准，经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开，指出高层框架抽象层次高，难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦，在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程，实验表明它在多任务上超越现有方法。
一场实战派圆桌实录：解码严谨行业智能体落地的硬核突围｜甲子光年
2025年7月28日，在世界人工智能大会相关论坛的圆桌对话里，来自不同行业的实战派探讨企业级AI智能体落地。他们分享落地踩坑经验、应对数据等问题的办法，还预测了未来智能体大规模应用的行业。