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谷歌AI掌门人、诺奖得主Demis：AGI 需要打破“金鱼记忆”，而谷歌无论泡沫破裂与否都将是赢家
谷歌AI掌门人Demis接受专访，回应AI是否有“金鱼记忆”、AGI定义等尖锐问题。他认为通往AGI需突破，大模型是核心组件；真正AGI要能执行人类所有认知任务，离实现还有5 - 10年；还看好智能眼镜，强调保护用户对AI信任。
当前的上下文方案，本质是暴力破解！DeepMind 创始人：忽强忽弱的 AI，才是真正的灾难，突破在记忆系统
在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
哈佛《Science》研究：大模型已碾压人类医生！
哈佛医学院等团队让OpenAI o1系列大模型与数百位医生在多项测试中较量，大模型在各项诊断和管理推理任务上全面超越人类专家，不过当下模型处理非文本信号有局限。
Mistral 3发布，14B多模态小模型表现优异
Mistral AI第三代模型发布，含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3，全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点，Ollama等支持部署微调，还给出实用配置建议。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
Qwen3家族训练秘籍公开：思考/非思考融进一个模型，大模型蒸馏带动小模型
Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术，采用双模式架构，训练和微调分段进行，还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式，训练分多阶段，Qwen Chat还全量上线深度研究功能。
ACL 2025 | 大语言模型正在偷改你的代码？
本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。