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「CV 铁三角」落定Meta，视觉 AI 如何向多模态演进？
Meta 高薪挖来「CV 铁三角」引关注，其研究成果与视觉 AI 向多模态演进路径高度贴合。他们过往十年协作，研究涵盖 S4L、BiT、ViT 等，构建起现代多模态 AI 基础框架。
Transformer危！谷歌MoR架构发布：内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），推理速度提高2倍、KV内存减半，首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源，研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
断网解题，Claude Mythos推翻Erdős 80年猜想！比OpenAI更短更漂亮
OpenAI用125页思维链解开Erdős 80年猜想，Anthropic研究员Levent Alpoge让Mythos断网测试，找到更短更简洁路径。Mythos用数论方法打破僵局，过去一周OpenAI、DeepMind、Anthropic分别攻克相关难题。
吴恩达：图灵测试不够用了，我会设计一个AGI专用版
AI大神吴恩达2026年要做新的图灵-AGI测试，弥补AGI定义无统一标准、现有基准测试易误导大众的空白。该测试聚焦AGI经济性和实际产出，能更好衡量AI通用能力。
MiniMax海螺视频团队首次开源：Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。
AI 智能体未来之争：是迷你应用（GPTs）？还是模块化代码（Skills）？开发者，你站哪边？
Anthropic 公布全新 Skills 功能，让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力，功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同，更强调透明可审计，受开发者称赞。
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。
美7000万人或被取代，Agent光速卷入职场！北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员，构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配，工人对AI态度不一，还揭示未来人类技能变化趋势。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。