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大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
这一次，天玑9500的端侧AI能力，友商赶不上了
9月22日，联发科推出天玑9500芯片，展示新形态端侧AI应用，推动端侧AI实用化。其性能强、功耗低，还支持端侧模型训练。多家手机厂商将发布搭载该芯片的手机，展现新AI趋势。
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。
「超级智能」终极拼图曝光！小扎连撬OpenAI灵魂研究员，Meta梦之队已成形
扎克伯格从OpenAI等机构挖来九位AI顶级人才，涵盖数据、模型、推理等领域，组建无短板「梦之队」，全力冲刺Meta通向超级智能的最后一跃。此前Meta曾高价挖角OpenAI联合创始人，均遭拒绝。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
谷歌Gemini 3.2偷跑上线！2200行代码一镜到底，Claude/GPT坐不住了
发布会未开，谷歌Gemini 3.2 Flash网页端静默上线，编码实力强悍，代码量大幅提升。其核心技术是蒸馏与稀疏化，推理成本大降。Gemini App集成第三方应用，谷歌I/O大会多款产品将曝光，此次发布对谷歌至关重要。
混元3D开源端到端全景深度估计器，代码+精选全景数据已上线，在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。
AI终端驱动下的芯片产业：新周期的起点与方向｜甲子引力X
在8月21日的投资大会上，六位半导体领域顶级投资人剖析AI时代芯片破局路。他们认为中国虽在核心制造与软件生态是“跟随者”，但贴近终端等构成独特优势，还探讨突破壁垒、应对困境之法及未来投资方向。
如何做到在手机上实时跑3D真人数字人？MNN-TaoAvatar开源了！
阿里巴巴淘宝Meta技术团队研发的TaoAvatar技术，能在手机或XR设备实现3D数字人实时渲染与AI对话。今日开源MNN - TaoAvatar应用，可在手机运行，对比主流方案更高效便捷，还介绍其优势、技术及使用说明。
统计学和机器学到底有什么区别？
文章探讨统计学和机器学习的区别，指出两者目的不同，统计模型重推断关系，机器学习重预测。以线性回归为例说明差异，还澄清常见误解，表明机器学习基于统计学但涉及多领域，最后称选方法要看目标。