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ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。
开源基金会：使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统
文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳，而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合，能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。
AI 落地实录：我们如何重构业务流程与组织协作
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀网易蓝师师、腾讯张瀚元、国际头部 ERP 企业吴云，探讨 AI 重塑业务价值与提升效能。分享各行业 AI 提效实践、业务重塑案例，还讨论 AI 应用方向及落地挑战等。
GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
一句话让数据库裸奔？Supabase CEO：MCP 天生不该碰生产库
安全研究团队警告，使用Cursor搭配MCP可能致SQL数据库泄露，攻击者靠一条信息就能实现。MCP被广泛接入，其配置问题成AI应用核心安全挑战。如Supabase MCP，攻击者用留言让Cursor代理复制私密表数据。