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当大模型训练成本飙升、数据枯竭,推理阶段扩展Test-Time Scaling(TTS)成研究热点。论文提出四维正交分析框架,梳理主流技术路线,提炼发展路径,给出操作指南与未来思考,本周六将直播分享该综述。

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3D模型生成容易,让它“动起来”难,传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化,构建TokenRig框架,引入GRPO算法,提升了AI自动绑定精度和泛化能力,助力3D动画自动生产。

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在 QCon 全球软件开发大会上,晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战,提出多模态数据基座设计目标,并介绍工程实践,证明传统架构有 CPU 瓶颈。

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用户被通知烦到关掉 Instagram?Meta:我们反思了,用 AI 给自己“限流”

Meta为Instagram推出新机器学习排序框架,引入‘多样性算法’,在现有互动模型上加‘多样性过滤层’,通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送,解决通知疲劳,还计划探索新策略和用大语言模型优化。

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微软:LLM上下文学习并非真的学习!

微软研究指出大模型上下文学习(ICL)虽数学上符合学习定义,但只是拟合prompt内统计规律,非掌握任务本质。通过大量实验,得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。

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现实世界的天气能复刻?Weather-Magician实时渲染下雨打雷下雪

传统工业方法在还原复杂现实场景时成本高、质量差,当前算法也难重建和渲染真实天气效果。上海交通大学提出Weather - Magician框架,能重建场景并渲染4D天气效果,对硬件要求低且可实时渲染。

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北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架,被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合,首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成,推动数字孪生发展。

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受谷歌DeepMind委托,Epoch发布报告剖析2030年AI的发展。指出训练成本或超千亿美元,公开文本数据2027年耗尽等,马斯克也关注此报告。还从多方面论证发展趋势可延续,且AI将加速多领域科研。

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