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MiniMax修改开源授权被骂疯了！限制M2.7商用、强制标注来源，却没完全撤下MIT标识
近日，MiniMax M2.7 模型变更开源使用条款，收紧商业授权，引发社区热议。MiniMax 称此举为防第三方‘阉割降级’模型。但标注‘Modified - MIT’却限制商用引开发者质疑，此前 MiniMax 一直完全开源。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
UIUC提出隐式监督新范式：无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。
奥特曼回应OpenAI硬件抄袭：投资没谈拢就来反咬我！新一轮邮件证据曝光
奥特曼就OpenAI硬件“抄袭门”回应，称IYO投资不成就诉讼，还公布邮件证据。双方各执一词，争议不断。此外，OpenAI正为ChatGPT设计协作和聊天功能，与办公工具竞争。
千万级标注成本归零！CVPR 2025清华团队成果：相机的“自运动”就是最好的老师
以往空间音频模型受限于采集条件和标注成本，清华和密西根大学团队在CVPR 2025给出新路径，利用相机自运动作监督信号，让模型从互联网视频学三维空间音频感知，成果入选会议Highlight。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。