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2025年如何学AI？如何用好AI？
文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
黄仁勋中国现场直击！假如有一个「数字黄仁勋」，我希望我们一起变聪明
英伟达CEO黄仁勋再访北京，接受新智元等媒体采访。他盛赞华为优秀，评价DeepSeek等模型出色，还谈及AGI、数字分身、出口管制等话题。此外，H20芯片解禁重售释放政策信号，有望实现中美科技企业合作共赢。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
AI教父Hinton：曾为了儿子卖身谷歌，如今担心AI 会毁灭人类
AI教父Hinton曾为给有学习障碍的儿子攒钱，将神经网络公司卖给谷歌。在谷歌他意识到AI可怕，离开后成AI风险大声疾呼者。他既担忧AI危害，也描绘了人类与AI共生的美好愿景。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破：模型压缩42%，精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座，传统人工巡检效率低且有安全风险，现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络，通过创新实现轻量化，实验显示模型瘦身但性能不减，有重要应用价值。
Deepseek V4 Pro发布，除了多模态，满足我对模型的所有想象
DeepSeek官方文档更新模型日期，意味着DeepSeek V4 Pro正式版来临，已在官方API提供。它采用MoE设计，接口能力强，Agent能力得到大幅强化，评测成绩亮眼，价格实惠且有API兼容性，不过有并发限制，近期还将上调价格。
GCEA-YOLO：给油田装上"防火眼"，把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大，传统检测方法有局限，深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络，含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块，检测精度显著提升，还验证了泛化与稳定性，并给出复现代码。