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LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
给 Agent 装个 Skill：3dviz-pro-max，TA也能搭出像样的 3D 场景！
当前AI Agent生成Three.js 3D场景常出现代码正确但渲染效果异常，自身无法发现问题。本文介绍开源项目3dviz-pro-max，这是专为Agent打造的3D可视化Skill，通过流程约束、知识库和自检工具让Agent可自主调试输出合格3D场景。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
ICLR发了Oral又反悔，理由是查到了制裁名单？
一篇被ICLR接受为Oral的论文，因作者在arXiv预印本提及工作部分在被美国制裁的RAIRI机构完成，遭ICLR无视审稿直接拒稿。网友将其与NeurIPS类似事件对比，还对作者是否“刻意隐瞒”有不同看法。
全球AI双榜第一！力压谷歌Veo与Grok，Vidu Q3「参考生」之王归来
这个月初谷歌免费开放Veo 3.1视频生成能力，让AI视频更普及，但模型距‘能交付’仍有差距。Vidu Q3带着‘全家桶’回归，覆盖多领域，在权威评测榜单成绩优异，视觉、听觉和场景能力升级。