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ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
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。
聊一聊数据中心的投资现状
文章结合多份报告和访谈，分析国外大厂对IDC的态度。微软投资放缓，因资源消化、建设复杂等；OpenAI加速基础设施投入；其他巨头虽强调财务纪律，但核心AI投入未放缓，行业仍处增长早期。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
真能戴出门的脑机接口来了？长得像普通毛线帽，戴上就能意念打字
本文报道Kernel前CEO跳槽EEG脑机接口初创公司Sabi的行业动态，介绍Sabi推出的毛线帽造型非侵入式脑机接口产品Sabi Cap，分析BCI领域不同技术路线的商业化前景，探讨消费级脑机接口的机遇与挑战。
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。