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大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。
全球最大AI榜单塌房！52%高分答案全是胡扯，硅谷大厂集体造假？
2025年底，《LMArena is a cancer on AI》一文引发关注，其指出LMArena这个权威大模型评测平台问题严重。Surge AI调查发现，52%获胜回答事实错误，39%投票结果与事实相悖，Meta还曾为榜单优化模型。
AI鸿沟正在拉大！OpenAI报告揭示：不用AI的企业将被淘汰
12月8日OpenAI发布2025年报告，基于百万级企业客户数据，揭示企业AI使用量爆发式增长，重塑全球商业流与组织架构。不同行业、地域加速渗透，同时企业和员工间AI鸿沟也在拉大。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
从顶级三甲到医疗巨头，他们为何都选择同一个AI“大脑”？
AI医疗迎来爆发，政策、技术、需求共振催生千亿蓝海。智诊科技WiseDiag医学多模态大模型成医疗企业破局关键，它有三大核心能力，适配多场景，还有低风险接入方案，现开放API免费试用。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出企业中业务与 IT 对 AI 认知矛盾突出。他展示阿里云数字人落地成果，提出 RIDE 方法论，还剖析翻译和 Agent 两种应用模式及落地要点。
AI失忆术！只需3个注意力头，就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》，提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块，后者微调强度。能让模型‘失忆’，还可增强推理、控制安全，为AI研究开新方向。
单张显卡跑出15倍推理速度，aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色，超越部分千亿级大模型，还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
Claude Code、Cursor 可能都躲不过一次“大重写”，但 OpenCode 也许是例外
文章指出Claude Code、Cursor等AI编程工具因开发方式问题，代码库陷入难逆转状态，或迎“大规模重写潮”。而OpenCode强调代码一致性，代码库更干净。其创始人分享开发经验、工作流及对行业现象的看法。
Nano Banana 2突然现身！能画公式解数学题，监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站，后被移除。其能力远超1代，能处理复杂提示，可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。