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解密 Cursor：一位深度用户的原理探析与实验验证
文章作者作为 Cursor 付费用户，通过实验分析其与大模型通信机制和设计原理。用 OpenAI 的`gpt - 4o`模型做实验，发现它是‘基模 + 若干工具’组合，也指出在真实项目因上下文不足表现不佳。
AI竞争正酣，靠什么取胜？8个要点，一篇讲清楚
全球AI竞赛进入下半场，赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势，取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点，给出应对之策。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
短视频刷多了AI也会变蠢！“年度最令人不安的论文”
最新研究显示，大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’，研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型，测试其核心能力，发现垃圾数据致认知下降，且损伤不可逆，还给出行业启发。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
谢赛宁苏昊CVPR25获奖！华人博士王建元一作拿下最佳论文
CVPR 2025奖项揭晓，谢赛宁、苏昊获青年学者奖。最佳论文《VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer》由王建元一作。还介绍了最佳学生论文及4篇荣誉提名论文的亮点与应用前景。
DeepSeek 新模型 R1-0528 悄悄开源，与o3 相当，实测来了。
DeepSeek团队悄无声息地在Hugging Face上开源推理模型新升级版DeepSeek R1-0528，基于DeepSeek-V3-0324模型，架构和训练方法有改进，性能与o3相当，实测表现不错。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
全员本科生！何恺明组新作：文生图，258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I，基于MM - JiT架构，仅用258M参数实现不错效果，训练成本低。该架构删繁就简，去掉VAE和AdaLN等模块，性能提升，展现出与工业级模型的竞争力。
统一VLA范式！港科大开源StarVLA乐高式架构，复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。