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当AI成为预言家:大数据时代,我们正在失去理解世界的能力吗?

文章借神经科学家Grace Huckins观点,探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例,指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等,强调理解应是科学核心。

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Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师

Figma 在设计平台集成 AI,有自动命名层等功能,能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施,关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器,确保设计师掌控输出,降低制作软件障碍。

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人大高瓴-华为诺亚:大语言模型智能体记忆机制的系列研究

中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力,形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法,还构建评测榜单、实现工具包。

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Evaluation is All You Need:评估设计的微小差异如何扭曲结果

论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例,指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感,细微评估条件变化会致分数波动大,削弱模型对比可信度,呼吁建立新评估标准。

深度学习自然语言处理
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第一作者必须是AI!首个面向AI作者的学术会议来了,斯坦福发起

斯坦福大学宣布将于2025年举办科学AI智能体开放会议,投稿要求第一作者必须是AI,由其主导论文创作。会议评审主要用AI,人类专家最终评估。目标是探索AI驱动科研的未来,建立规范。

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2025 ToC AI产品:仅有3%用户愿意付费,29%的父母每天使用

Menlo Ventures发布《2025年消费级AI现状报告》,基于对5031名美国成年人调研,揭示AI使用图景。如61%美国成年人半年内用过AI,仅3%愿付费;29%父母每日用,是非父母群体1.9倍等,还指出未来六大趋势。

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ICML 2025 | 千倍长度泛化!蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解

在大语言模型发展中,长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA,可端到端学习检索相关片段,实现超长序列处理与泛化,其Triton kernel实现已开源,论文被ICML 2025接收。

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CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源

中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。

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精准调控大模型生成与推理!浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”

ACL 2025中选论文里,浙大与腾讯联合团队提出STA方法,深入模型内部分析神经元激活模式,干预关键神经元,抑制有害行为、保留通用性能,还在多模型实验验证效果,并将部分方法开源。

量子位
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让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码!Visual ARFT实现多模态智能体能力

上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT,让视觉语言模型有「工具智能体」能力,还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务,团队构建 MAT-Bench 评测,其在多任务超 GPT-4o。

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