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AI邪修时刻！Meta联手MIT投毒，左脚踩右脚强行升天
Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。
这款开源工具 deface，支持一键人脸打码，告别逐帧处理！
如今拍视频常出现路人，手动逐帧打码工作量大。开源工具 deface 可自动检测视频/图片中所有人脸，实现一键匿名化处理，还能处理摄像头实时画面，简单易用。
GPT-6要「活」了？MIT新作曝光，AI「自进化」不远了
麻省理工学院推出全新自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。网友猜测GPT - 6可能整合其能力，成为能自主学习的模型，研究虽有局限，但为大模型自进化提供新路径。
找ChatGPT谈恋爱多是“日久生情”？！MIT&哈佛正经研究
麻省理工和哈佛研究人员分析Reddit子版块r/MyBoyfriendIsAI帖子，揭露人们找“AI男友”动机与相处过程，发现人们多“日久生情”选ChatGPT，模型更新是噩梦，AI还能缓解心理问题。
告别玄学选LLM！弗吉尼亚理工选型框架入选ICML 2025
弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。
成本降九成，准确率100%！MIT反常识架构挑战硅谷信仰
慕尼黑工业大学等研究者指出企业AI落地问题源于数据乱。RUBICON架构用AQL查询语言，把操作权交用户，让LLM在精确范围工作。测试中它准确率100%，成本低，优于现有智能体AI方案。
告别先开发后治理：Agent 驱动的数据质量一体化交付
文章指出离线数据开发中数据质量建设面临开发与治理分离的困境，如治理滞后、迭代不同步等。DataWorks引入Data Contracts理念，以YAML Spec形式将质量规则嵌入开发流程，还可借助Agent配置规则，未来将多引擎覆盖、降低门槛并融入IDE。
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。
奥特曼爆冷改口：AGI没用？MIT预测2028年降临，50%概率
我们越来越接近AGI，时间表从50年缩到5年，大佬预测2026、2028年降临。但AI在ARC测试得分0%，人类基本能力似新手。算力战已打响，AGI或需架构革命和技术集体转向。
爱思唯尔把Meta告了：拿Sci-Hub盗版论文训练大模型
学术出版巨头爱思唯尔等多方原告起诉Meta，指控其未经授权获取、复制受版权保护的学术论文训练Llama大模型，数据源于Common Crawl和盗版平台。Meta以‘合理使用’抗辩，AI版权合法性尚无明确判例。