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首个转型AI公司的新势力，在全球AI顶会展示下一代自动驾驶模型
上周，小鹏 G7 亮相，首发自研芯片与 VLA - OL、VLM 模型。同时，小鹏在 CVPR 2025 分享研发进展。其世界基座模型展现高智能，还将结合世界模型迭代。此外，小鹏验证 Scaling Laws，转型 AI 公司，全链路优化技术。
一张俯视图，竟然能生成完整3D小镇？
获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。
DeepSeek V3.1更新「最终版」！下一次是V4/R2了？？？
DeepSeek-V3.1更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本，修复了“极你太美”等bug，缓解中英文混杂等情况，优化了Code Agent与Search Agent表现。评测显示输出更稳定，但编程竞赛分数下降引质疑，版本名引发对后续版本猜测。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
模型一个没换，正确率翻了近三倍，这个项目有点东西啊！
GitHub开源项目AutoResearch用同一模型答题，其EvoMap蜂群模式使正确率近三倍于单Agent和常见Sub - Agent模式。它是多Agent评审系统，靠蜂群机制让AI自动科研，还有诸多防幻觉等特点，能用于多场景优化。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
一文带你看懂，火爆全网的Skills到底是个啥。
文章介绍了火爆AI圈的Skills，它热度堪比当年的Prompts。文中通过AI选题系统和整合包生成器两个案例展示其应用，还对比了它与Prompt、MCP的区别，介绍了基本配置及安装方法，强调其价值在于复用。
谷歌约战，DeepSeek、Kimi都要上，首届大模型对抗赛明天开战
太平洋时间8月5 - 7日，8款前沿AI模型将在Kaggle Game Arena展开为期3天的国际象棋比赛，参赛方都是AI界顶流。谷歌称现有基准测试难跟上模型发展，这场比赛是探索新评估方法。赛制为单败淘汰制。
AI Coding 之后，如何让 Agent 进入企业研发全链路？得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法，介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索，还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题，已有阶段性成果。