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全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
三位AI殿堂级人物罕见同框：LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究，提出空间超感知概念，指出现有AI视频理解或被高估，推出VSI - SUPER基准测试，虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限，预测性感知或成新范式。
硅谷10万大裁员真相：AI根本没想取代你，是老板想干掉你
美国科技公司正大规模裁员，10月裁员人数暴涨。出版业大亨认为AI或致全民失业或经济崩盘，Meta用AI辅助绩效评估。AI常成裁员借口，实则与盲目扩招、财务压力等有关，美国大学文凭也在贬值。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
更高智商更快思考！蚂蚁开源最新万亿语言模型，多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T，超越多个开源和闭源模型，在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强，研发采用‘中训练+后训练’，还提出新奖励机制和LPO方法。
华为超节点：用「一台机器」的逻辑，驱动AI万卡集群
在华为全联接大会2025上，华为基于自研灵衢互联协议创新超节点架构，重新定义大规模有效算力新范式。它能解决传统集群通信问题，还推出覆盖全场景的产品组合，并强调‘硬件开放、软件开源’生态战略。