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陶哲轩转发！华人数学博士后反超DeepMind AI，停滞18年数学问题1个月内3次突破
DeepMind的AlphaEvolve打破集合和差问题18年纪录，华人博士后Fan Zheng等数学家出手反击。人类用测度集中性少量辅计算机，1个月内该问题3次突破，陶哲轩称不同方法可互补推动数学进步。
不懂建模也能做角色！VAST升级AI神器，一手实测来了：一键拆建/魔法笔刷/万物绑骨
3D大模型明星初创公司VAST推出的Tripo Studio大升级，有智能部件分割、贴图魔法笔刷等四大核心功能，直击过去建模流程痛点，实现从“给模型”到“交成果”的质变，提升全链路效率。
Google搜索转型，Perplexity入不敷出，AI搜索还是个好赛道吗？
Google在I/O开发者大会宣布上线由Gemini驱动的高级AI搜索模式AI Mode，此前其因转型冲击收入而犹豫。Perplexity访问量增但亏损，AI搜索赛道融资减少，大厂抢占空间，产品转垂类，商业化待探索。
无需 OCR 就能从各类文档中提取结构化信息的本地化开源工具docext
docext是无需OCR的本地化开源工具，能从发票、护照等文档图像提取结构化信息。智能文档处理排行榜评估VLMs在多任务表现，docext有灵活提取、表格提取等功能。
“烧掉94亿个OpenAI Token后，这些经验帮我们省了43%的成本！”
作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历，分享优化成本经验，如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等，降低成本43%，不过网友对此有不同看法。
模型宣称的“百万字处理能力”是真本事，还是营销噱头？LongCodeBench揭露真相
近年来大模型号称有百万字处理能力，但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现，测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’，还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
AI辅助编码将如何改变软件工程：更需要经验丰富的工程师
文章指出生成式AI改变软件开发方式，LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限，如‘70%问题’。还介绍有效模式，提及软件工程智能体兴起，最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。
多模态技术爆发元年，行业应用如何落地？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀上海交大赵波、快手高欢、腾讯邵帅探讨多模态大模型。谈及技术挑战、开源闭源、行业落地等，还分享精彩观点，如先大后小蒸馏提效，垂直模型现阶段更优。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。