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VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应

多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。

牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。

Remotion是用React程序化创建视频的开源项目，可把视频元素写成组件按时间线组合后渲染。它适合有批量生产需求者，不过做真人vlog等传统剪辑软件更顺手，且使用有license限制。

RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。

Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。

亚马逊、Meta等大厂流行用token摸鱼，员工为拉高榜单数字让AI跑不必要任务。Jellyfish数据显示烧10倍token仅换来2倍产出，成本飙升。这既扭曲生产力，又为资本开支背书。

知名X博主Deedy挖出18000名IMO、IOI、IPhO奖牌得主职业去向。这群人成亿万富翁概率是普通人1500倍，成独角兽创始人概率是4000倍。分析了他们大学选择、职业方向，也探讨了中国选手去向。

自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。

菲尔兹奖得主Michael Freedman认为人类真正创造和关心的数学本质是「柔软且可塑」的。他在最新论文提出「压缩，就是你所需要的全部」，并在采访中探讨人类数学直觉与机器逻辑的鸿沟，认为理解压缩机制是人类与AI在数学领域协作的起点。

群核科技15年后在港上市，其以“酷家乐”在家居设计软件领域渗透高。它正从3D工具商迈向空间智能服务商，早期被低估，如今随AI发展，早期投入成为生产力，转型向机器收费。