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Meta 大裁员，华人科学家田渊栋受波及
据 Axios 报道，Meta 本周二从超级智能团队裁撤约 600 岗位，涉及多部门，TBD 实验室不受影响。华人科学家田渊栋等受波及，此次裁员或因研究官僚化，团队重组是为 AGI 愿景铺路。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
Github 8.7K star 厉害!!! 一款轻量好用的web自动化项目！
Nanobrowser是开源Chrome扩展工具，专注AI驱动的网页自动化。免费且本地运行，保护隐私，支持多主流大模型。有多智能体协同等特点，还介绍了安装配置方法，是高效安全的网页自动化之选。
偷数据的AI公司被抓到了
Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
仅用图像也能Think：Google等提出一种视觉规划的全新推理范式！
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。
4个MIT的00后，两年干出全球最火AI编程工具，600亿美元卖给了SpaceX
今年1月，Cursor CEO Michael Truell决定训练自有模型，不再依赖Anthropic的Claude。5个月后，SpaceX以600亿美元收购Cursor母公司。此前Cursor增长快但依赖Claude，自研模型有成本优势却缺算力。
高潮从第几秒开始？GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线
现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。
同一天两件大事！小模型直接掀翻千亿参数，走向效率为王
5月13日AI圈有两件大事，何恺明团队发布语言模型ELF，面壁智能开源MiniCPM-V 4.6。二者显示AI正从‘堆算力’转向‘省算力’，拉开AI轻量化浪潮序幕，未来小模型或成关注方向。