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EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
180 天狠赚 5.7 亿，8 人团队全员财富自由，最大功臣是 Claude 和 Gemini
海外巨头 Wix 8000 万美元买下成立仅 6 个月的 AI 公司 Base44。其创始人 90 后 Shlomo 从两个现实需求出发，打造“全栈原生”AI 开发平台，用独特策略获 40 万用户，揭示团队规模和资金非竞争决定因素。
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海外巨头 Wix 斥 8000 万美元收购成立仅 6 个月的 AI 公司 Base44。其创始人 Shlomo 用 AI 打造“开箱即用”开发平台，采用“全栈原生”理念突围。Shlomo 分享创业经历、工具使用及增长策略等。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。
别再乱学AI了！我花7天实践了张Zara的方法，从此告别焦虑
作者实践张Zara的AI学习法后告别焦虑，分享学习-实践-链接-输出的心法。包括高质量输入，如看长视频、跟随创造者、深度用产品；内化输出，如公开学习、与创造者交流、实践；还提及启动和持续输出要点及优质信息源。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
ICML 2025 | 长视频理解新SOTA！蚂蚁&人大开源ViLAMP-7B，单卡可处理3小时视频
在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。
2K Star！颠覆PPT！这个560KB的HTML文件，把整个办公套件装进了一个文件里！
Bento是开源项目，把文档、编辑器等全打包进约560KB HTML文件，功能堪比PowerPoint。它数据纯JSON、支持AI协作与端到端加密协作，还自研多个引擎，有多种上手和与AI协作方式。
我去，程序员的福音啊？2.69 万 Star Maple Mono，真心不错，我已经用上啦～～～
介绍开源编程字体 Maple Mono，它将圆角、连字等多种特性融入一套字体，能提升代码可读性、优化符号表达等，解决了程序员高频痛点，但也有局限性，建议试用。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。