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这个项目专治建模手残党，给张图就能转变可编辑能转动的3D模型
img2threejs上线11天获4.8k Star，专治建模手残党。给它一张图，它让AI写代码把物体“搭”出来，不重建几何，也不下素材包，还省Token、零依赖，有严格质量门控。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。
北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图
北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》，系统梳理代码智能领域，串联模型、任务等成完整技术链路，还通过实验等给出实践指南。
打通AI4S数据入口：MinerU.Chem让化学文献中的“图片”，从“人类可读”走向“AI可用”
上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队发布 MinerU.Chem 技术报告及成果，升级化学文献智能解析能力。它能将化学文献图片转化为 AI 可用数据，解决化学知识机器难用问题，在评测中领先，还将助力 AI4S 发展。
AI 写代码太快，人类测试跟不上了，Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍
Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
保姆级教程！DeepSeek V4 可在 Claude Cowork 直接调用，无需订阅免登录且保留完整体验
DeepSeek V4可在Claude Cowork直接调用，无需订阅免登录。介绍了接入后能获得完整桌面端体验，还给出获取DeepSeek API Key、开启开发者模式等完整配置方法。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。