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Shopee OnePiece：业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热，但工业界落地多在序列化建模，替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式，是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架，含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
Qwen3-ASR开源：够稳定，能流式，多语言！
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型，含两个语音识别与一个语音强制对齐模型，支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别，1.7B模型多场景达SOTA，0.6B兼顾性能效率，强制对齐模型精度超传统模型。
从全局到部件：腾讯全新开源Hunyuan3D-Part和Omni
腾讯全新开源Hunyuan3D - Part和Omni。Hunyuan3D - Omni支持多模态输入，统一信号到跨模态架构提升融合鲁棒性。Hunyuan3D - Part含P3 - SAM和X - Part，分别用于部件分割与生成，在对应领域达先进水平。
ICML 2025杰出论文出炉：8篇获奖，南大研究者榜上有名
本周一，ICML 2025公布最佳论文奖项，共8篇获奖，含6篇杰出论文奖、2篇杰出立场论文奖，南京大学研究者上榜。大会投稿量持续增长，展示AI领域火热。文中介绍了各获奖论文的研究内容与成果。
人类最后考试登上Nature：全球50个国家近千名顶尖学者打造的AI测试集
人类最后的考试（HLE）登上Nature，这一测试集由全球50个国家近千名顶尖学者打造，含2500道高难度试题。现有的人工智能评估工具已跟不上技术演进，HLE能测出AI极限，让顶尖机器暴露短板。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
14小时近500 Star！快速进阶LLM/AI的必读系列
文章推荐快速进阶LLM/AI必读系列，涵盖Tokenization、Vectorization等多方面，列举大量论文及资料链接，如BERT、TensorFlow等相关资料，助力读者学习。
蚂蚁百灵新一代Ling-3.0开源，智效比13.2，124B释放1T能力
蚂蚁百灵新一代模型Ling-3.0开源，有flash和tiny两版本。Ling-3.0-flash参数量124B，智效比13.2，输出快成本低；Ling-3.0-tiny参数量7.9B，激活少且适用多场景，二者都极致挖掘模型效率。