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50年来,顶尖科学家死磕「旅行商问题」等计算机复杂性难题无果。清华姚班陈立杰等人在《Reverse Mathematics Below the Turing Jump》论文中,采用「逆向数学」方法,发现许多理论底层逻辑等价,颠覆千年思维范式。
抛弃“级联”架构!快手OneRec用大模型重构推荐系统,服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈,快手用OneRec重构推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。
MCP可能并不必须!
在大家将MCP奉为Agent工具协议标准时,Mario Zechner博文提出不同观点,认为很多情况下无需MCP。作者结合自身经验认同此观点,分析了MCP现实困境,介绍简单替代方案及优势。
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。
Ilya最新证词:谋划一年、52页黑材料、阅后即焚邮件,以及与宿敌Anthropic的合并
Ilya在马斯克起诉Sam Altman案中的62页证词曝光,围绕罢免Altman事件展开。涉及Ilya写的52页秘密备忘录、对Altman的指控、董事会决策情况,还有与Anthropic的合并谈判及Ilya财务利益审查。
首个实例理解3D重建模型!NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型,助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义,但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT,将空间重建与实例级上下文理解融为一体,还构建了InsScene - 15K数据集,解决了传统方法的问题。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ,LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法,结合两种主流后训练范式优点,提升训练效率50 - 100倍,成本降低9到30倍,可用于数学推理、模型个性化等场景。
AI模型守法率提升11%,港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全,提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark,用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型,在新benchmark测试中性能提升显著。
Sam Altman自曝羡慕20岁辍学生,还直言美国难以复制微信这类“全能App”!
当地时间2025年开发者日,OpenAI推出系列开发者更新,向通用智能平台转型。会后,CEO Sam Altman接受专访,谈新工具影响、AGI突破,还表示羡慕20岁辍学生,称美难复制微信这类“全能App”。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。