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大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，能输出可解释分析文本，助力考古破译。
SIGCOMM 2025｜重新定义个性化视频体验，快手与清华联合提出灵犀系统
快手与清华孙立峰团队联合发表论文，提出灵犀系统，这是业界首个大规模生产环境中面向用户个性化体验的自适应视频流优化系统。该系统能解决现有方法在部署中的难题，实现个性化QoE优化。
NeurIPS近3万投稿爆仓，强拒400篇论文！博士疯狂内卷，AI顶会噩梦来袭
AI顶会现「爆仓危机」，NeurIPS 2025双会场仍难容纳近3万投稿，约400篇已录用论文被拒收。AAAI 2026投稿也破纪录，近7成来自中国。各顶会录用率降、审稿人缺、质量下滑。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
Genie 3，让幻觉持续成为现实
Google最新发布的Genie 3能从文本生成交互式世界，实现24fps实时交互，分钟级一致性，720p分辨率。它取长补短，有出色记忆能力，物理表现自然，还能让智能体完成任务。不过目前是有限预览，有不足。
JFM | 西北工业大学杨忠鑫、张伟伟等：数据驱动的特定且可泛化的湍流封闭知识发现
本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论，提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式，用于封闭求解RANS方程，在工程附着流中提升精度，为飞行器摩阻预测提供新工具。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
跑通AI Agent「最后一公里」：iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术，指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力，介绍核心技术架构和后训练进化引擎，还提及该技术带来的自由体验，其1.0版本已公测。