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生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
深度讨论 Gemini 3 ：Google 王者回归，LLM 新一轮排位赛猜想｜Best Ideas
近期，OpenAI、Google、Anthropic 先后发布新模型，引发大模型竞赛。本文聚焦 Google 发布的 Gemini 3，从算力、数据、架构等维度剖析其强大原因，探讨大模型竞争新格局，还涉及多模态、硬件、商业化及产品形态等方面。
靠AI破解癌症，初创公司融下3000万刀！新目标：建10亿单细胞数据集
福布斯介绍，初创公司Tahoe Therapeutics融资3000万美元构建活细胞AI模型，估值达1.2亿美元。该公司已研发出针对一种主要癌症亚型的候选药物，还开源数据集，与其他公司合作开发AI agent。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了
近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
5万人抢光「阶跃龙虾」：3分钟一键部署，「养虾」终于变简单了
3月12日「阶跃龙虾」上线，提供5万个免费体验名额。此前阶跃星辰自研的Step 3.5 Flash模型在OpenRouter平台霸榜。其一键部署功能简化养虾流程，且云端版本支持7×24小时在线，国产厂商正推动AI Agent使用范式转变。