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深度机智和他们的另一条路：用人类第一视角数据训练基座模型｜甲子光年
3月27日，深度机智联合推出具身通用智能基座模型系统PhysBrain 1.0，引入人类第一视角数据，解决传统模型问题。其创始人陈凯等坚持用此数据构建模型，突破传统，引领行业新方向，且中国在具身智能领域或借此建立自主技术体系。
梁文锋署名新论文，DeepSeek V4架构首曝？直击Transformer致命缺陷
新智元报道，梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块，解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴，通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找，或成稀疏LLM主流路线，下一代V4可能集成该方法。
人形机器人开始打国球了！两台机器人完整打完11分制比赛
第二届世界人形机器人运动会8月22 - 26日将在「冰丝带」举行，港大超维战队的两台人形机器人按11分制自主打完一局。其采用自主研发的SMASH 2.0系统，团队还探讨技术难点、系统升级等问题。
快手在 AI 上，渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5，参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景，视频理解能力强，能与业务结合，提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
AI七个月突破数学家“围剿”反超人类！14位数学家深挖原始推理token：不靠死记硬背靠直觉
大模型o3 - mini - high在7个月内，于FrontierMath基准测试中，答题得分从2%提升到22%，超人类团队平均水平。数学家分析其推理记录，发现它靠直觉而非死记硬背解题，但也存在缺乏创造力等局限。
看完快手这场沙龙，我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
谷歌IMO金牌模型可以用了！推理性能秒了o3、Grok 4
谷歌拿下IMO金牌的模型Gemini 2.5 Deep Think已在Gemini App推出，速度更快、实用性更强。该模型仅对Ultra订阅用户开放，月费约1803元。其推理性能超o3、Grok 4，有迭代开发等优势。
刚刚，谷歌「IMO金牌」模型上线Gemini，数学家第一时间证明猜想
本周五，谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推出 Deep Think 功能，提供全版本 Gemini 2.5 Deep Think 模型给部分数学家。该模型是获 IMO 金牌模型变体，速度更快，有并行思维等技术，在多领域有用且测试成绩优。