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

中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？

本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。

2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M

大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。

表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！

数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。

人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的

传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。

告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求

蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法，通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段，支持流式偏好推断，实验表现优异，是大模型个性化新尝试。

中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十】｜ “过拟合” 与 Dropout

文章围绕神经网络过拟合问题展开，介绍了过拟合的概念、危害及产生原因，阐述了缓解过拟合的正则化方法，重点介绍了Dropout随机失活，还指出其局限性及在大模型中的应用策略。

生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025

上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。

中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【八】｜ 什么是残差连接？

本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接，指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题，而残差连接能缓解，还说明了其工作原理和可行性。