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StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼：网友在线手搓ChatGPT
一老哥在《我的世界》上手搓出有500万个参数的ChatGPT，经英语对话训练，能在像素世界小电脑上对话，用红石电路和存储单元搭建，未用指令集，网友还在游戏里开发出诸多东西。
Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。
18 年 SEO 增长经验专家：别再收藏各种 AEO 最佳攻略了，自己动手实验才是做好的关键
18年SEO增长经验专家Ethan Smith与Lenny对谈，指出网上多数AEO信息不准确，做好AEO要自己动手验证。还分享AEO玩法、与SEO区别、优化策略等，强调100%AI生成内容不可行，要优化帮助中心内容。
斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
真香！我用AI做PPT的血泪史：从“能用”到“真香”，V3版到底解决了什么？
作者因公开分享需做PPT，尝试多种AI PPT工具后，自己围绕Agent攒了一个。从V1到V3版不断改进，V3用多Agent提示词用法，风格多样且规则减少，还给出3步制作PPT的方法及后续功能拓展想法。
国产Deep Research杀出一匹「裸奔」黑马：免费开放，过程透明，网页报告一键即出
国产AI搜索秘塔AI搜索放大招，深度研究功能发布即免费公开，自带新玩法，思考过程透明。在评测集上表现优，可应对复杂问题，生成规范报告，还能转互动网页，严谨度与易用性兼备。
内部爆料：Alexandr Wang上任第一把火，Meta大模型闭源
据知情人士，Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策，高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本，现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布，还探讨放弃它开发闭源模型。