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0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
AI 渗透金融行业：大模型如何破解风控、服务与决策难题？
在数字化与人工智能驱动下，金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融，涉及风控、服务、决策等难题，分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
开源播客TTS神器！高效TTS模型：Muyan-TTS，0.33秒生成1秒音频，零样本语音合成！
介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS，它专为播客场景设计，以超低延迟实现零样本语音合成，预训练大量播客数据，支持长内容连贯生成，还介绍了使用步骤、适用场景等。
本地该怎么做RSI？我们与StartLux CTO聊了聊
菲尔兹奖得主联名信引发AI数学研究争议，前沿研究开始防备云端AI，但本地AI能力不足。本文专访StartLux CTO郭权玮，深度讨论本地RSI实践路径，披露Auto Research方法、实验数据与安全方案，介绍本地模型研发进展。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。
人类造工具200万年，工具开始研究工具！97年天才少年带队，把“AI寻找研究方向”做成了现实
2026年AI开始研究AI（AI4AI），深圳EvoMap团队用蜂群协作做出产品EvoX。他们创新Agent组织方式，有实验数据支撑其效果，还开源成果AutoResearch解决AI痛点，在生活场景优化旧算法可行。
从Claude隐形水印回望GenAI时代信息隐藏：嵌入水印如何保证无损？
2026年Anthropic新版Claude模型嵌入隐形水印，引发对水印是否伤模型的质疑。可证安全隐写理论为解决此问题提供支撑，中科大等团队取得诸多成果，将“可证无损”从内容延伸到模型，还探讨了水印攻防。