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龙虾让位！硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信，冲上全球第一
硅谷新宠Hermes Agent爆火，GitHub揽6.6万星，原生接入微信引开发者关注。其署名的首篇‘顶会级’论文提出Autoreason推理方法，指出传统‘自我优化’弊端，展示出小模型逆袭等优势。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
吴恩达来信：为什么 Meta 会向 AI 工程师支付 1 亿美元薪酬
近期，Meta 因向 AI 模型开发人员提供超 1 亿美元巨额薪酬登上头条。模型扩展资本密集，薪酬占比小，且 AI 对 Meta 业务机遇与威胁并存，招聘还能获技术洞察，所以高薪合理。
惊艳！GitHub 开发者一键接入！4.2k star 项目 Champ，用一张照片秒变动画
Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画，将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点，有诸多核心功能，技术优势明显，在多领域有高应用价值。
用Cursor做UI，最有效的两个方法
作者黄益贺分享用Cursor做UI的两个方法，免费法是用Gemini等生成JSON配置贴到Cursor；付费法是API调用Vercel的v0模型。还提及添加动画提升体验及前端UI开发工具箱。
首个高考数学满分AI诞生！海淀名师审大题，给出惊艳超高分
豆包爱学App的AI挑战高考数学全国卷，经6位资深名师严格把关，获Ⅰ卷144分、Ⅱ卷150分满分。其解题过程出色，虽有小问题但可解决，对师生帮助大，预示AI教育将变天。
57.6万代码撕碎AI编程神话，20%「幽灵包」暗藏漏洞！苹果、微软已中招
最新研究用57.6万个代码样本揭示，超20%代码依赖的是不存在的软件包，为供应链攻击创造机会。Meta和微软虽看好AI写代码，但AI生成代码或成安全灾难，开发者需仔细检查。