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他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
ACL首届博士论文奖公布，华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖，获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min，其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外，还有三篇论文获提名，包括李曼玲等学者的成果。
节目预告丨艺术⁺Talk—AI 艺术创作的边界探索
2025年AI融入艺术创作，艺术从业者面临诸多选择。此次Talk将围绕AI对艺术创作主权、表达路径与生存策略的影响展开对话，探讨艺术创作边界，还介绍了嘉宾、直播信息等。
字节跳动刚把自己招牌AI Agent开源了，可商用、超6000颗星
字节跳动招牌AI Agent扣子（Coze）开源且支持商用。它是开发平台，提供大模型、工具与开发模式，可视化一站式开发，有上百种模版，还介绍了无代码开发客服智能体的步骤及功能。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
「CV 铁三角」落定Meta，视觉 AI 如何向多模态演进？
Meta 高薪挖来「CV 铁三角」引关注，其研究成果与视觉 AI 向多模态演进路径高度贴合。他们过往十年协作，研究涵盖 S4L、BiT、ViT 等，构建起现代多模态 AI 基础框架。
UIUC提出隐式监督新范式：无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。
LeCun团队揭示LLM语义压缩本质：极致统计压缩牺牲细节
图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架，对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs，发现LLM虽有语义组织能力，但难处理细粒度差异，侧重统计压缩，人类更重细节语境。
OpenAI连丢4位大将！Ilya合作者/o1核心贡献者加入Meta，苏黎世三人组回应跳槽：集体做出的选择
OpenAI连失4员大将，Trapit Bansal跳槽Meta，继续研究推理大模型；苏黎世三人组Lucas Beyer等也加入Meta。此外，Meta还在洽谈收购语音AI初创公司PlayAI，连续布局语音AI。
一天 15k 星，代码生成碾压 Claude，连 Cursor 都慌了？谷歌 Gemini CLI 杀疯了
谷歌发布 Gemini CLI，是其 AI 助手终端版，有慷慨免费使用配额。它开源且功能多，支持多平台。接入 Gemini 2.5 Pro 通用模型，开发者反馈其代码生成和修复能力强，谷歌在代码能力上提升明显。