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大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
AI硬件闭门探讨：未来硬件只是数据的入口，接下来是「软件定义硬件」的时代
文章围绕AI硬件展开探讨，介绍了如Plaud录音卡片、智能眼镜等产品现状。指出多数用户对当下AI硬件不满，市场尚处早期。分析不同产品成功因素、竞争压力，还提及情感陪伴类产品问题，强调未来是「软件定义硬件」时代。
分析1.8亿份招聘数据后，他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息，发现AI不是造成大规模失业主因，影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多，AI基建岗位增长，程序员、客服、销售较稳定，高层受冲击小，还给出评估岗位安全的建议。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
Agent全自动搭建代码运行环境，实时更新解决评测过拟合/数据污染问题｜微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多，制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live，引入新Issue，实现环境自动化构建与更新，打破传统局限，还揭示传统基准过拟合问题。
田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索
AI大牛田渊栋团队利用连续空间“叠加态”让大模型并行推理，提升图可达性等任务表现，为连续思维链提供理论支持。还设计注意力选择器等机制，实验显示连续思维链模型准确率更高。此外，田渊栋还是科幻小说家。
精准调控大模型生成与推理！浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里，浙大与腾讯联合团队提出STA方法，深入模型内部分析神经元激活模式，干预关键神经元，抑制有害行为、保留通用性能，还在多模型实验验证效果，并将部分方法开源。
DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。
AI生成内容如何确权？全国首部区块链知识产权存证标准启动编制，欢迎参与起草！
区块链存证技术能解决知识产权确权、举证、维权难题，但实践中存证流程不规范等问题凸显。全国首部《基于区块链的知识产权存证管理规范》团体标准立项，正征集起草单位和起草人，可解决企业核心困境。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。