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何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
OpenAI新模型，被曝秘密训练中！万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料，OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型，下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣，但面临基础设施瓶颈，奖励函数难定等问题。
家用人形机器人，终于快要来了
作者认为除关注AI大模型进展，更期待家用机器人突破。如今具身智能已具备落地条件，像特斯拉、1X等公司在人形机器人领域有进展，作者乐观预计五年内人形机器人能成熟。
天塌了，Claude 全面断供Windsurf！CEO喊冤控诉也挡不住开发者退订，祸起OpenAI收购？
当地时间6月4日，Anthropic切断Windsurf对Claude 3.x模型的直接访问权限。此前Anthropic也曾拒绝为Windsurf提供Claude 4系列模型支持。有观点认为这或与OpenAI收购Windsurf有关，目前双方未承认。
英伟达再创历史纪录！Q1收入增长69%，数据中心贡献89%，游戏业务大涨42%
英伟达2026财年Q1财报亮眼，总收入441.1亿美元，环比增12%、同比涨69%。数据中心和游戏业务表现出色，分别占比近89%、创新高。不过H20芯片受出口限制影响，预计二财季收入减80亿美元。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队：组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真（M2PDE）”，将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越，被ICML 2025接收。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
2025年哪款模型最受欢迎？Poe最新报告：DeepSeek降温、可灵成黑马
AI工具聚合平台Poe发布2025年1 - 5月人工智能模型使用趋势报告。显示模型市场份额消长明显，推理模型势头正劲，图像、视频、音频生成领域各有竞争态势，如DeepSeek降温，可灵成视频生成黑马。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。