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热议！DeepSeek V3.1惊现神秘「极」字Bug，模型故障了？
DeepSeek 最新的 V3.1 模型上线不到一周，因离奇 Bug 引发社区热议。无论执行何种任务，模型总会在文本中插入「极」字，自我修复时也无法避免，还存在多语言混用问题，网友猜测原因多为「数据污染」。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年成AI智能体元年，市场规模将达113亿美元，但企业部署面临‘效能黑箱’。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，填补评估空白，现公开征集起草单位和个人。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年成AI智能体元年，市场规模将达113亿美元。但企业部署时面临‘效能黑箱’，缺乏评估规范。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现征集起草单位和个人。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
AI智能体正从辅助向自主决策进化，但企业因缺乏评估规范，面临选型、验收、优化难题。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，公开征集起草单位和个人。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。