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前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
Meta 大裁员，华人科学家田渊栋受波及
据 Axios 报道，Meta 本周二从超级智能团队裁撤约 600 岗位，涉及多部门，TBD 实验室不受影响。华人科学家田渊栋等受波及，此次裁员或因研究官僚化，团队重组是为 AGI 愿景铺路。
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。
Github 8.7K star 厉害!!! 一款轻量好用的web自动化项目！
Nanobrowser是开源Chrome扩展工具，专注AI驱动的网页自动化。免费且本地运行，保护隐私，支持多主流大模型。有多智能体协同等特点，还介绍了安装配置方法，是高效安全的网页自动化之选。
解道奥赛题成本5000美元？陶哲轩警告，AI下一步要规模化的「更便宜」
谷歌新一代 Gemini 进阶版在 IMO 竞赛达金牌水平，华人数学家陶哲轩对此关注且担忧。他认为评估 AI 表现应谨慎，AI 发展需从定性转向定量，要‘降本增效’，未来标准化评测很重要。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
这届机器人太会了！百事蓝宝出道，人形机器人也开始卷情绪价值了
百事可乐首个人形机器人「百事蓝宝」出道，与贝克汉姆等互动表演。AI和硬件进步使机器人走入生活，它迎合年轻人情绪价值需求，其诞生是百事与智元价值共振，未来将创造更多惊喜。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
AI短剧生成神器
作者分享开源的AI短剧生成工具，它能根据剧本完成智能分镜、生成视频片段等一条龙服务，采用全局种子+风格继承改善人物和场景一致性，有分镜编辑器可手动调控，适合多种人群。