Meta 开源 Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%

Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2，能将人脑想法解码为完整语句，平均单词识别准确率达 61%，远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型，代码和训练数据已公开。

一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch

开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。

一年成爆款，狂斩 49.1k Star、200 万下载：Cline 不是开源 Cursor，却更胜一筹？！

AI编程助手市场看似火热，实则盈利艰难，如Cursor等工具亏本运营。Cline选择开源，坚持软件免费、服务变现，一年成爆款。其创始人分享了产品理念、技术选型、市场定位等，还探讨了MCP生态、编程智能体发展等话题。

北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练

北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。

答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。

数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免

研究发现，在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术，会让大模型答错概率翻3倍，DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式，总结出三种攻击模式。

4月30日凌晨，Meta举行首届AI开发者大会LlamaCon，推出Meta AI聊天机器人应用程序与ChatGPT竞争，发布Llama API。Meta试图强化开源模型生态系统以限制OpenAI发展，扎克伯格与微软CEO还探讨了开源闭源模型生态等内容。

Claude 终于能“看”视频了！这个开源项目让我刷视频效率翻倍

平时找视频信息效率低，而开源项目让Claude等大模型 “看懂” 视频，能提取画面、音频并理解内容。介绍了其工作原理、帧预算、去重、细节模式等，安装使用门槛低，还给出了应用场景和项目地址。

经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%

现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。

6666！NuerIPS满分论文来了

NuerIPS唯一满分论文结论惊人，指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化，这给正火热的RLVR泼了冷水。