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斯坦福李飞飞团队，带你一句话进入无限3D世界
斯坦福李飞飞团队推出Marble平台，能将图片或文字变成3D世界。其有持久存在、可自由导航、可自定义操控等特性，技术或与3DGS有关，实测领先竞品，World Labs获巨额投资，估值超10亿美元。
OneSearch，揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新，包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著，已部署于快手电商搜索场景。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
北大提出首个复数大模型，2比特量化，推理仅加法，可手机部署！
北大团队提出iFairy方案，将模型权重量化到复数集合，用2比特表示，压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置，成本更低。Transformer架构“复数化”，iFairy模型PPL降10%，性能反超全精度，相关成果已开源。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
云计算一哥，刚刚重新定义了AI Agent的玩法
亚马逊云科技在纽约峰会上重新定义AI Agent部署方式，发布Amazon Bedrock AgentCore工具包，还推出Marketplace中的AI Agents和工具、Amazon Nova定制化功能等，在数据层和编程应用也有新动作，展现其AI Agent战略布局。