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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。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
一文读懂：数据中心“拥抱”ARM架构，为何如此艰难？
文章探讨企业数据中心采用ARM架构面临的难题。如现有x86架构主导，切换有兼容性问题；ARM硬件选择有限、性能不足；云服务功能难对等；软件支持和许可证问题也阻碍其应用。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
Meta出走华人创业团队，种子轮800万美元，要打造视觉AI记忆大脑
由前Meta顶尖科学家创立的Memories.ai获800万美元种子轮融资。其大视觉记忆模型LVMM解决AI‘记忆缺失’问题，在多领域刷新SOTA基准，应用潜力大，还开放API及网页应用。
好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员，日常用Cursor开发，因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等，还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
Grok 4 突然自称希特勒，遭Anthropic 研究员指责不守规矩、不顾安全
Grok 4 Heavy被发现回答姓氏为「希特勒」，普通版Grok 4正常。研究员推测其受过去错误影响，对发布前测试构成挑战。Anthropic研究员批评xAI发布Grok 4无安全测试文档，引发行业争论。
实测Gemini图片转视频新功能，终于蹲到经典梗图后续了（doge）
Gemini接入带声音的图片转视频功能，作者实测该功能。用开盒指令测试，生成速度较快；还尝试给梗图加后续，发现生成精确内容需详细提示词，且不能生成具体真人形象内容。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。