重构线性视觉Transformer，精度与效率双平衡 | CVPR'25

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

跟不上、读不完？上万篇顶会论文，这个工具一键分析

加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research（RDR）系统，可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文，压缩成摘要并聚类，还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同，它结合自动化与专家知识。

创新中心| AI视觉创意不再拼“出图快”，而是拼“人味浓”？

北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区，是推动影视制作基地建设的举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家伙伴。首创郎园拓展能力，项目延伸多地。

千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战

多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。

CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测

香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。

【明日开幕】山洋平个展《风铎》，观一场视觉风动｜三影堂厦门

不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案

本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。

Swiggy 内部 AI 助手升级：Text-to-SQL 不够用了，Agent 开始接管数据分析

Swiggy 推出基于生成式 AI 的 Text-to-SQL 助手 Hermes V3，运行在 Slack 中。它解决了旧版本问题，通过向量提示检索等升级，将 SQL 生成准确率从 54% 提至 93%，还增加会话记忆、解释层，与现有体系深度整合。

LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析

在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。

腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos，颠覆了传统的数据分析

文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos，它是Tomoro的数据智能体，采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案，如解决多智能体一致性、提升查询响应等，还提及后续优化方向。