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模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
谷歌CEO劈柴震撼预言：2030年AI直逼超人智能，80亿人认知被颠覆
谷歌CEO劈柴在采访中称AI是人类历史上影响最深远的技术，进步极快且能力上限未知。他谈到AI会释放80亿人认知潜能，还从多方面阐述了AI对各领域的影响及未来发展。
DeepSeek接入智慧小浪，「评论罗伯特」爆梗进化！背后大模型全揭秘
新浪新闻推出AI辅助工具「智慧小浪」，接入DeepSeek深度思考能力，依托知微大模型，能总结资讯要点、提供延伸阅读。微博「评论罗伯特」升级，更懂用户情绪、回复有深度。此外，微博还有博主AI助手等爆款应用。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
又要取代程序员了？这锅轮到 AI 背了
文章指出‘AI会取代程序员’论调有误，代码是负债，系统设计才是核心资产。回顾NoCode、云计算等变革，技术未取代人，而是重塑岗位。AI辅助开发也如此，暴露软件工程中设计系统才是AI难取代的能力。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
狂揽20.2k星！还在傻傻的写SQL吗，那你就完了！这款开源项目，让数据分析像聊天一样简单？再见吧SQL
开源项目PandasAI让数据分析像聊天一样简单，由Sinaptik AI团队打造，将ChatGPT级自然语言处理能力注入Pandas。它有对话式分析、智能图表生成等亮点，适用于多场景，还给出使用步骤及与同类工具对比。
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。
参数量暴降，精度反升！哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大（深圳）和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN，能处理点云数据下游任务。它替代MLP，有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite，降参保量。实验表现出色。
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。