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We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
多突触神经元模型问世，国内团队打造类脑计算新引擎，登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显，脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高，但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型，相关研究发表于《自然・通讯》。
纽约客：人工智能热潮，正在演变为一场泡沫吗？
科技巨头股价攀升、惊人 IPO 重现，让人想起互联网泡沫时代。作者探讨人工智能热潮是否会演变为泡沫，分析了当前与九十年代的异同，指出虽有泡沫迹象，但也存在差异，一切仍不确定。
砸场GPT-5，马斯克：Grok 5 年底推出！
OpenAI举办GPT - 5发布会，现场状况百出，图表数据与柱状图不符，员工表现不佳。马斯克趁势放话，年底前推出Grok 5且会「碾压性地出色」，还引用数据挑衅，网友对此反应不一。
AI编程「反直觉」调研引300万围观！开发者坚信提速20%，实测反慢19%
非营利性 AI 调研机构「METR」对 AI 编程工具影响开发者效率进行随机对照实验，结果意外：开发者本坚信提速 20%，实测却慢 19%。还分析了原因，指出调研局限与未来展望。
500万视频数据集+全新评测框架！北大开源主体一致性视频生成领域新基建OpenS2V-Nexus，生成视频 「像」 又 「自然」
北大团队推出开源套件OpenS2V - Nexus，含全球首个S2V细粒度评测基准OpenS2V - Eval和500万条高质量人物文本视频三元组数据集OpenS2V - 5M，还评测18个S2V模型，揭示主流模型能力差距。
Gemini负责人爆料！多模态统一token表示，视觉至关重要
Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi与谷歌AI Studio产品负责人探讨Gemini多模态技术，涉及设计理念、应用及发展方向。指出多模态对构建AGI重要，还介绍Gemini 2.5视频理解亮点与‘万物皆视觉’理念。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。
搜索智能体RAG落地不佳？UIUC开源s3，仅需2.4k样本，训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。