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用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。
硅谷今夜集体失眠！互联网女皇340页AI报告猛料刷屏，大佬熬夜头秃
互联网女皇Mary Meeker暌违六年，发布340页《AI趋势报告2025》。报告指出AI使用成本下降，推理成本暴跌，中国模型以低成本崛起，中美在AI模型争霸，还提及ChatGPT的辉煌与未来潜在挑战等。
干掉同传？谷歌把AI同传放入所有耳机，顺手发了个颠覆性的AI浏览器
Google加速将Gemini融入核心产品线，向Google翻译引入其能力，带来实时语音翻译Beta版，提升文本语境理解，扩展语言学习工具；还推出实验性浏览器Disco，用AI重构网页浏览体验。
颠覆AI Agent开发，一个容器搞定所有开发环境！
AI Agent开发环境配置复杂，开源项目AIO Sandbox将浏览器、终端等工具整合到Docker容器，形成统一沙箱执行环境。它有一体化沙箱等亮点，还提供多语言SDK，能一键启动。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
Nature新研究：AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究，测试15个大模型，发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低，对语言线索依赖高，在高风险领域应用令人担忧。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
一文读懂 Deep Research：竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统，包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼，评估走向专业化，未来系统将在多方面突破。
RAG创新了，MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题，现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank，给粗chunk加主题元数据当指南针，训练推理分离，实验显示信息效率提升、延迟降低。
中山大学梁小丹团队论文：让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026
中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。