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陶哲轩经费被断供，在线发帖自证数学有用
菲尔兹奖得主陶哲轩就职的UCLA科研经费被冻结，个人研究及应用数学研究所IPAM失去资金支持，还遭网友质疑其学术成果价值。他开新帖以“压缩感知”研究为例，力证数学研究回报，并将视野扩展到AI大模型。
ChatGPT血洗美国50万科技岗位！25年美国GDP增长，不靠人类靠AI？
文章指出，美国在AI基础设施上的支出快超人类劳动者，2025年因AI约30万到50万岗位流失，AI对GDP增长的贡献超消费者支出，应届毕业生就业市场惨淡，如CS专业高材生求职艰难。
用AI，写代码只会更慢！但一定更「快乐」
METR研究实测发现，GPT等AI编程工具让顶尖程序员写代码平均慢19%，效率不升反降。开发者本预计提效24%，体验后仍觉快20%。研究还分析变慢原因，提醒勿高估AI编程能力。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
刚刚，为对抗哥大退学生开发的AI作弊器，哥大学生造了个AI照妖镜
Cluely是款备受争议的AI桌面助手，能替人参会。哥伦比亚大学学生开发反Cluely工具Truely，检测通话是否为真人。其原理是检测对方设备PID，不过使用较繁琐。同时，Cluely起诉公布其提示词的人。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。
MMLab@HKU 闪耀 CVPR 2025！与全球顶尖学者共话 AI 前沿
CVPR 2025 于 6 月 11 日至 15 日在美国纳什维尔举行，MMLab@HKU 携 24 篇高质量论文亮相。其还是三项国际竞赛的发起与主办方，主办六项前沿活动，研究成果展示了多领域进步。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
效果逼真到让人窒息！开源Ctrl-Crash模拟车辆事故
近年来视频扩散技术在生成车辆碰撞真实场景时面临挑战，因驾驶数据集中事故样本稀缺。Mila团队提出Ctrl - Crash可控碰撞视频生成模型，支持反事实场景生成，但也存在一些局限。
CVPR 2025 Tutorial：从视频生成到世界模型 | MMLab@NTU团队&快手可灵等联合呈现
图像生成普及，视频生成也有高质量发展，可灵、Sora等模型不断拓宽边界。CVPR 2025 Tutorial将探讨视频生成能否成世界模型桥梁、具身智能核心能力等问题，汇聚一线研究者分享。