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4比0横扫Grok 4，o3强势夺冠，首届大模型对抗赛结果出炉
备受AI圈关注的首届谷歌Kaggle AI Chess大赛落幕。o3以4 - 0横扫Grok 4夺冠，Gemini 2.5 Pro 3.5 - 0.5击败o4 - mini获季军。此前Grok 4被视为夺冠热门，决赛却频频失误。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
AI大模型浪潮下的认知重构：从一个数据老兵的转型思考
作者作为数据老兵，分享接触 ChatGPT 后的转型思考。指出 AI 使编程、数据分析师岗位巨变，填鸭式教育不再适用。强调认知结构是护城河，还探讨了 ETL、数据建模及 AI 原生产品变化。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
用AI把一段视频变成可视化网页，Google的新模型又卷飞了。
Google更新Gemini 2.5 Pro至05 - 06版。此版代码能力在WebDev Arena盲测登顶，超Claude 3.7 Sonnet；还提升视频理解，可将视频转为可视化网页，虽有产品打磨问题，但进步值得肯定。
从真机到世界模型，具身智能正在补一条看不见的数据产线
本文分析具身智能行业的数据痛点，指出行业已从“找数据”进入造、管、回流再生产阶段，数据飞轮全链路工程化是核心竞争壁垒，分享了多家企业落地实践。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
别求Claude了！搭子DuMate杀疯，国产Cowork已帮你把活干完了
Anthropic更新Claude帮助中心，对部分用户启用身份验证，让国内重度用户焦虑。百度智能云上线搭子DuMate，它是桌面级AI智能体，能自动化办公，还更懂国内工作场景，上线后高频迭代。