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本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历,阐述“小实验”理念,对比“小目标”,给出 PACT 框架,还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。

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ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点

Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。

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Anthropic开始抢科学家了?周薪2.7万驻场,专治Claude专家级错误

Anthropic新推出STEM Fellow岗位,招募STEM领域专家驻场三个月,周薪3800美元,用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码,正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而算力。

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100个产品原型同时跑、新模型Mythos断层领先,连skills效果都好到让团队意外:Anthropic内部到底在发生什么?

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港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026

扩散模型虽能生成逼真图像,但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法,引入组级奖励优化机制,提升模型表现、缓解作弊,还提高训练效率,有明显工程价值。

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“代码 + 编译器”要消失了?马斯克在 xAI 全员会上放话:到今年年底,AI 或将直接生成二进制

xAI 近期出现离职潮,马斯克公开 45 分钟全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题,强调速度是当前唯一优先级。还公布新架构,涉及 Grok、编程、图像视频、MacroHard 四条线,并预测 AI 未来发展,如年底或直接生成二进制。

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2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」

2026年刚开场,Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化,MIT等顶尖机构发布三项成果,用不同方法实现自蒸馏,推动模型持续学习。

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博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design

杨奥博博士毕业于香港科大,长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架,贯通关键环节,形成一体化方法体系,有多项创新成果。

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AI用3年时光,来了解你!首个AI Clone长期记忆基准

现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,构建合成人生,设计评测任务,实验发现简单方法在检索上更有效,记忆系统应还原信息。

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腾讯LLM团队:对下一个 Token 预测的深入剖析,多样性 or 精准度?

最新研究证实RL能增强LLM推理,但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度,用超参压熵,为RL打造‘低熵高信号’起点,经实验验证低熵模型优势明显。

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