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MiniMax修改开源授权被骂疯了!限制M2.7商用、强制标注来源,却没完全撤下MIT标识
近日,MiniMax M2.7 模型变更开源使用条款,收紧商业授权,引发社区热议。MiniMax 称此举为防第三方‘阉割降级’模型。但标注‘Modified - MIT’却限制商用引开发者质疑,此前 MiniMax 一直完全开源。
与DeepSeek-OCR不谋而合,NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架,为大语言模型长文本推理提供视觉方案,与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读,有快 - 慢路径协作,在多任务表现优,还让模型‘用眼看文字’,优势明显。
舍弃 VAE,预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗?
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式,提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题,将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。
黄仁勋预言的100万亿市场,被易鑫金融Agent撞开一道口子
大模型在金融行业落地潜力大但门槛高。易鑫依托行业经验,推出Agentic AI解决方案,由XinMM - AM1大模型和Harness体系组合,覆盖汽车金融全链路,已在风控等场景应用,拉开效率革命序幕。
拒绝「降智、减配、乱收费」:面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施,黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架,能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下,验证黑盒LLM API执行完整性,检测违规行为,相关论文与代码已公开。
0.25秒识破未见攻击,这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面,现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect(LoD),不依赖攻击样本和手工规则,从模型内部激活学安全模式,实验效果好且代码开源。
重复一下提示词,Gemini准确率竟从21%飙升至97%!
Google Research团队研究发现,重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现,在多模型多基准测试中优势明显,且不增加延迟。
传统PM假设已死!Anthropic的产品经理是怎么工作的?
文章指出在AI指数级增长时代,传统产品管理假设已不适用。以Anthropic的Claude Code为例,展示模型能力大幅提升,介绍了新的产品管理工作流程、四个根本性转变及新节奏,强调判断力的重要性。
中年人的认知坍塌
Andrej Karpathy在播客提到模型持续用合成数据训练会出现‘认知坍塌’,能力退化。他认为人类随年龄增长和经验固化,也会从无限可能收敛到固定思维模式,像极了中年人的认知坍塌。