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OpenAI押注RSI，国产AI火速交卷！Flash叫板万亿大模型
OpenAI、Anthropic先后公开布局递归自我改进（RSI），国内云知声推出搭载RSI自迭代机制的U2-Flash大模型，本文带来实测表现与技术路径拆解，验证小激活规模对标万亿大模型的可行性。
慕思联手华为鸿蒙，完成一场卧室里的“静默实验”｜甲子光年
在AI浪潮下，睡眠场景需“静默革命”。慕思联手华为鸿蒙推出鸿蒙智选慕思智能床Pro H - Design，采用底层代码级深度共研，还自研传感技术与算法，构建闭环服务用户，重写智能床竞争逻辑。
AI玩具和AI眼镜爆火，端侧市场或将超越云端？
当下AI难形成商业闭环，端侧AI或为落地答案。芯原股份戴伟民看好端侧AI市场，认为未来端侧推理需求或超云端训练，还指出AI眼镜、玩具、智能汽车等增量市场，同时介绍了芯原布局。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos，颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos，它是Tomoro的数据智能体，采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案，如解决多智能体一致性、提升查询响应等，还提及后续优化方向。
没有老黄不夸的中国公司了吧？？
英伟达CEO黄仁勋访华期间，在高密度采访交流中对中国公司、技术赞不绝口。他夸雷军和小米，评蔚小理、华为、DeepSeek等，还看好中国大模型、机器人等领域，此外也谈及英伟达合作、AI发展等问题。
73%人类认同率！Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench，让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，与人类判断73%高相关，为视频生成模型优化提供标尺。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。