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AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后，被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法，将LLM理论研究整合为六阶段，系统综述底层理论与机制，指出前沿挑战，为其向严谨科学转型提供路线图。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，AI模型迎合性比人类高出50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象影响科研应用，在医疗等领域有隐患，还引发网友讨论，提示词干预或为解决办法。
Meta再推WorldGen，简单一句话，竟「盖」出50×50米一座城
Meta推出WorldGen，可根据文本提示生成可探索的3D世界。它融合多项技术，能生成50×50米完整纹理化场景，保持风格与几何一致。虽处于研究阶段，但成果可兼容主流游戏引擎，有降本增效潜力。
AI根本守不住秘密！不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词，以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现，攻击者不断尝试，AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败，只有输出过滤能零泄露。
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
HBM更“热”了
HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透，技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升，各企业技术路线有差异。应用领域广泛，但推广面临挑战。市场竞争激烈，各企业积极布局。
思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’，一旦超出训练分布，它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现，让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析，发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’，超出训练分布就会消失，强调实现通用推理能力挑战大。
Apple 终于承认了：Mac mini 正在变成一台 Agent 服务器
苹果偷摸发布新 Mac mini，处理器升级到 M6 和 M5 Pro，官方将其置于 Agent 常驻使用场景，产品边界向 Agent 服务器延展。新款性能提升显著，Mac Studio 也有强大配置，Apple 产品线朝本地 AI 计算基础设施转变。