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在 AI 时代构建 MVP
文章围绕AI在构建最小可行产品（MVP）中的作用展开。它能在理解QARs、推动架构决策等多方面提供帮助，如提出被忽略的需求、缩小技术搜索范围等，但不能完全替代人类做决策。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
思维链之父跳槽Meta，不只因为1亿美元！离开OpenAI前泄天机
硅谷人才争夺战升级，Meta砸钱抢人，思维链之父Jason Wei从OpenAI跳槽到Meta。他离职前发博客，谈及从强化学习获得的人生启示，还阐述AI领域验证非对称性概念及重要性。
别跟LLM太交心！斯坦福新研究：AI不能完全取代人类心理治疗师
斯坦福大学研究团队测试流行AI模型及商业化AI治疗平台，发现AI治疗师存在根本缺陷与潜在危险，如歧视回应、无法危机干预、谄媚等，但也认可其在心理健康方面的辅助用途。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
MariaDB LTS 年度发布集成了向量搜索
MariaDB发布2025年度LTS版本11.8，引入集成向量搜索功能，适用于AI驱动和相似性搜索应用。还增强了JSON功能，提供时态表。新向量数据类型利于机器学习等应用，同时解决了2038年问题。
吉卜力风「手游」爆火，可灵+Midjourney生成的！教程已出，支持复刻
吉卜力风格“手游”在Reddit和推特爆火，它由AI制作，创作者用可灵AI、Midjourney结合文字提示实现效果，公开教程支持复刻。还介绍了制作方法及提示词示例，可灵AI发展势头也很猛。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。