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算法论文7
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
深度学习自然语言处理
新闻资讯7
马斯克破大防了：私信求和遭拒，怒喷奥特曼Brockman「全美最恶人」
马斯克与OpenAI两兄弟庭审进入第二周，马斯克曾发短信提议和解遭拒后破防威胁。短信虽未作庭审证据，但舆论偏向OpenAI，其胜诉率下降。Brockman出庭承认报酬是次要动机，双方各亮手牌，后续奥特曼等将出庭。
量子位
算法论文7
英伟达说，小语言模型（SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。
AI与安全
算法论文8
无需NeRF/高斯点后处理，视频秒变游戏模型成现实！新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4，能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程，涵盖相机轨迹恢复等关键步骤，平均每帧约60秒，比现有方法显著提速，论文已被ICCV 2025接收。
量子位
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a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
Founder Park
算法论文8
「压缩，就是你所需要的全部」！菲尔兹奖得主Michael Freedman新作揭开数学真相
菲尔兹奖得主Michael Freedman认为人类真正创造和关心的数学本质是「柔软且可塑」的。他在最新论文提出「压缩，就是你所需要的全部」，并在采访中探讨人类数学直觉与机器逻辑的鸿沟，认为理解压缩机制是人类与AI在数学领域协作的起点。
机器之心