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The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布：以小博大，刷新开源模型性能新高度
阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5，在OpenCompass综合得分提升，保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破，有9B和2B两版本，代码、模型等资源已开源，技术原理涉及架构、训练与数据。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
困住医疗AI的死循环，终于有国产玩家跑通了
文章指出医疗AI行业因数据、模型、场景闭环断裂陷入困境，整体渗透率低。讯飞医疗的星火医疗大模型V3.5评测和临床落地表现出色，其构建自强化循环体系，跑通死循环，或使行业马太效应渐显。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」
12月16日，无问芯穹在智能体生态论坛发布智能体服务平台。该平台为企业提供全链路陪伴式落地服务，解决生产级智能体落地和规模化的难题，助力企业实现智能体的高效商业化落地与可持续运营。
老黄自曝皮衣口袋藏“秘密期权池”！随时准备奖励员工，团队亿万富翁数量世界第一
黄仁勋在采访中透露随身带“秘密期权池”奖励员工，称团队亿万富翁数量世界第一。他还谈及人才市场、芯片分配、AI对就业和经济影响等，如认为收购公司不如付一人10亿，芯片分配先到先得等。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
ASML，一夜崩盘？
全球光刻机霸主ASML市值十个月蒸发超1300亿美元，原因有财报提前泄露、销售预期下调，还受美国出口管制、客户冷遇等影响。同时介绍其核心业务、市场地位，也提及中国光刻机自主研发进展与挑战。