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Karpathy 最新演讲精华：软件3.0时代，每个人都是程序员
Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
40岁开始预防衰老最有效！1.9万人脑扫描揭秘：大脑衰老有“关键窗口期”
一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究，分析超1.9万人功能性磁共振成像，发现大脑衰老非线性，与胰岛素抵抗增加相关。还发现酮体可绕过胰岛素抵抗供能，40 - 59岁干预效果最佳。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
每2秒吃透一道高数大题！华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程，通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环，从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破，实现大模型高效训练。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。