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CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
9月全球值得一看的24件新媒体艺术作品
MANA平台9月分享24件全球新媒体艺术作品，涵盖12个国家，有创意反诈短片、未来零售空间、多媒体舞台等，涉及AI、混合现实等技术，展现艺术与科技融合，还开启投票助力创作者。
创始人自曝让儿子辍学用AI上课、水平超同龄人！俞敏洪最先押注的“AI学校”，负债9亿不垮、现在要开到美国了
松鼠Ai创始人栗浩洋让儿子辍学用AI上课，称其水平超同龄人。该公司由俞敏洪最早投资，曾负债9亿，后转型推出学习机业务。如今计划将‘AI学校’开到美国，正做相应市场适配调整。
实测可灵AI的新视频模型，它生成的动作戏酷到封神。
作者实测可灵2.5新视频模型，它已灰度内测并登上釜山电影节。与可灵2.1对比，可灵2.5在运动和表演能力上大幅提升，还增强了文生视频与理解能力，让创作者有更多创作自由。
老黄刚投的具身智能公司：三个华人创办
Dyna Robotics获1.2亿美元A轮融资，英伟达是新晋股东。该公司由三个华人创立，决定先将具身AGI带入商用场景，今年4月发布可落地商业场景的灵巧操作基础模型DYNA - 1，已在多场景应用。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
iPhone 17牙膏挤爆，却没挤出AI！苹果再演诺基亚宿命？
苹果9月推出iPhone 17，其AI功能多是辅助或后台改进，未彻底颠覆体验。谷歌、OpenAI在AI布局领先。AI将重构手机产业，产业链面临洗牌，苹果若不重视AI，可能重蹈诺基亚覆辙。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。