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Ilya 最新访谈，预训练时代终结后，AI行业来到了哪里？
Ilya接受90多分钟深度访谈，指出当前大模型泛化能力远不如人，Scaling时代终结，研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题，预测超级智能5 - 20年到来。
让具身智能体拥有「空间感」！清华、北航联合提出类脑空间认知框架，导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav，让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题，有三大记忆组件，实验中性能碾压，能应对复杂任务，真机实测也表现出色。
实测Perplexity Pro平替模型，免费开源仅4B
一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
没有AI也能活得很好的公司，才能用好AI
多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
焦虑的贝索斯，决定先裁30000人
亚马逊启动史上最大裁员，先裁14000人，明年或再裁。表面因疫情后人员冗余，实则源于AI军备竞赛压力，AWS优势缩小。公司还计划用机器人替代超50万员工，中层和初级岗位受冲击大，H - 1B员工处境艰难。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
哈？Q1狂烧250亿！OpenAI财报泄露全网炸锅
最新泄露财报显示，2025年OpenAI收入130.7亿美元，支出340亿，亏损385亿。今年Q1收入57亿美元，却烧掉37亿。虽账上现金充裕，但后续烧钱预计递增。与Anthropic对比，财务状况差异大。不过亏损不绝对影响其IPO。