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MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
2025上半年大模型使用量观察：Gemini系列占一半市场份额，DeepSeek V3用户留存极高
推特博主「karminski - 牙医」基于OpenRouter数据，分析2025年上半年大模型API市场，涵盖总Token使用量、市场份额、细分领域用量、API接口使用趋势等，得出各模型表现及市场格局的观察结论。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。
比女皇报告还炸裂！67页AI深度调研刷屏，全球LLM大决战真正开始
硅谷财富管理巨头Iconiq Capital发布《2025年AI现状报告》，实测300家AI公司落地路径，揭示AI从概念走向实战的七大真问题，解析从构思到部署AI产品路径，核心关注高效构建、规模化落地等。
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。
AI造富神话：12天身价暴涨358亿！囤25万块GPU，英伟达带飞百亿富豪
AI云服务商CoreWeave上市3个月股价涨300%，CEO Michael Intrator 12天身家增超50亿跻身富豪榜。早期投资人也大赚，但公司依赖英伟达GPU和大客户，亏损且债务高，做空者众多。