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NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
数学家跨界找到百年难题最优解，能给无线通信领域带来新思路
数学家Boaz Klartag跨界破解高维空间球体堆积难题，用被弃老方法找到最优解，使给定d维空间球体堆积数量扩至先前纪录的d倍，为无线通信领域带来新思路。
破解300年数学难题，智能体大突破！谷歌发布超强AI Agent
今天凌晨谷歌Deepmind发布编程AI Agent——AlphaEvolve，它与Gemini深度集成，能评估算法。它解决了300多年的数学难题，还提出新算法，提升大模型计算效率，可优化GPU指令，架构含多模块。
AI是否足够的中立？宾夕法尼亚大学发现AI训练数据中的隐形偏见
宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现，普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见，直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异，黑人更易识别。
陶哲轩亲自曝光：AI破解数学难题，竟全是「抄」的？
数学大神陶哲轩发现，AI声称破解的Erdos难题，实则是多年前已被人类解决的旧闻。他指出当下AI进化逻辑并非创新，而是利用算力扫描人类文献的‘长尾黑洞’，其核心价值是填补人类知识遗忘漏洞。
号称1200万token上下文的模型来了，数据亮眼但疑点重重
当地时间5月5日，Subquadratic公司推出模型SubQ，称是LLM智能重大突破，有1200万token上下文。数据亮眼，如在1M token场景比FlashAttention快52倍等，但也引发质疑，有人推测是对开源模型微调，官方未公布详细模型卡。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
这周六，聊聊具身数据、模型与落地场景｜沙龙报名
当下具身智能进入加速期，但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂，存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙，4月25日周六14:00，一线从业者与研究者将分享经验，探讨具身智能关键环节。
EchoLeak-首个导致 M365 Copilot 数据泄露的零点击 AI 漏洞
Aim Security发现“EchoLeak”漏洞，利用RAG Copilot设计缺陷，攻击者无需特定用户行为就能窃取M365 Copilot上下文数据。文章详述攻击流程、利用方法，此研究在AI安全领域有多项突破。
独家｜前DeepMap 创始人吴夏青离职英伟达创业，瞄准机器人数据方向
AI科技评论独家消息，前DeepMap创始人、英伟达业务副总裁吴夏青2025年12月离开英伟达，正考察机器人数据领域创业。他是资深地图人，DeepMap曾被英伟达约30亿美元收购。