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对话鹿明CTO丁琰：数据会反向决定模型，甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。
Transformers来到了v5时代：从工具包到真理之源，AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布，通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能，连接训练、推理与部署，是AI生态通用语言。
65岁图灵巨头离职创业！LeCun愤然与小扎决裂，Meta巨震
FT爆料，65岁Meta首席AI科学家LeCun将在未来几个月离职创业，推进「世界模型」研究。他任职12年，因与小扎战略分歧而决裂，此前MetaAI业务改革，战略重心转移，FAIR被边缘化。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
2025谷歌博士生奖学金揭晓，清华、科大、南大等校友入选
本周四，谷歌公布2025年度博士奖学金入围名单，获奖者来自35个国家和地区、12个研究领域，共255名博士生。文章介绍了各领域的华人研究者情况，涉及算法、架构、人机交互等多个方向。
劝人退学、庆幸没读博浪费5年，26岁DeepMind“传奇人物”：大厂内部分散，AI研究很低效
26岁的Neel Nanda是DeepMind“传奇人物”，他涉足机械可解释性研究四年成果丰硕。在与主持人对话中，他分享经验，认为大厂内部分散、AI研究低效，还谈及读博、AI安全研究、公司决策等看法。
AI芯片烧到1000W！碳化硅成 “救命稻草”
碳化硅性能优于传统硅基器件，已用于新能源等领域。AI算力爆发，它成破解高功耗芯片散热难题、支撑数据中心能效升级核心材料，产业链上游及技术领先企业将长期受益。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
AI Coding正在重塑大前端！一码多端如何破局？
InfoQ直播栏目邀前阿里工程师吴子奇等探讨AI Coding与跨端研发。提到跨端框架设计、技术创新、人才要求等观点，还介绍快手和字节探索，10月QCon上海站设相关专题。