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OpenAI重回巅峰：GPT‑5.5全球SOTA，碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5，定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色，能力重心转向‘自主完成任务’，在多项评估中成绩优异，还能加速生物医学研究，且Token效率大幅提升。
别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的
当下“去AI味”需求大，但用提示词去AI味是错的。原因有产出内容同质化、提示词一次性、未告知AI具体风格。作者提出写作风格Skill方案，介绍了制作步骤、模板及与其他技能的组合。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」，一半成本刷新SOTA
6名前Google DeepMind成员创立Poetiq，搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合，降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA，成本仅为之前最优方法一半。
最高提效8倍！腾讯游戏发布专业游戏AI大模型，美术师做动画不用辣么“肝”了
在Devcom开发者大会上，AI成焦点。腾讯游戏发布游戏创作AI全链路解决方案VISVISE，含动画制作等四大管线，能辅助美术完成重复工作。如MotionBlink可自动补帧，GoSkinning已在多游戏应用，提升了制作效率。
POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。
DeepMind掌门自曝AGI倒计时5年！算力需求暴增10倍，推理计算吞噬一切
在最新播客中，DeepMind掌门Hassabis表示自然界规律能被机器学习算法模仿。他畅想AGI应用于游戏，还提及迈向AGI要扩大计算规模，算力需求或增10倍，且运营上以初创公司模式兼顾研究与产品。
Nature公开谷歌IMO金牌模型技术细节！核心团队仅10人，一年给AI编出8000万道数学题训练
谷歌DeepMind的IMO金牌模型AlphaProof技术细节公开。团队规模小，核心成员是IMO金牌得主。它把数学证明当游戏，用30亿参数模型和改进树搜索算法。训练难题靠自动形式化解决，赛场用TTRL突破，已开放使用。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
Nature科学报告：对AI的焦虑，理科偏接受学习，文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。