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前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
一张照片，一个3D「你」：计算所等提出HumanLift，实现高保真数字人重建
中国科学院计算技术研究所等机构研究人员提出 HumanLift 技术，基于单张参考图像重建高斯网数字人全身。该技术融合三维视频扩散模型和人脸增强，仅需单张人体图片就能重建高逼真三维数字人。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
Github斩获1.8K 星！！再见了按键精灵，Windows-MCP开源了！
今天介绍超酷开源项目Windows - MCP，它让AI与Windows系统互动，支持Win7到Win11。功能强大，不挑大模型，工具全、轻量开源、扩展性强。还给出安装步骤，不过使用时要谨慎。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。
何恺明评审，谢赛宁获奖！牛津华人博士生拿下CVPR 2025最佳论文
CVPR 2025奖项揭晓，投稿量增13%，接收率22.1%。最佳论文来自牛津与Meta AI，提出新前馈网络。还公布年轻研究者等多奖项，何恺明任最佳论文评审。
GLM-5.3你来定！智谱唐杰全球征集意见，评论区清一色：视觉
清华教授、智谱唐杰在𝕏征集GLM下个版本意见，浏览量达40w+。此前他有求必应，网友热情参与。这次评论区多要视觉能力，因GLM-5.2是纯文本模型，而对手多为多模态。
"Slop"当选年度词汇：AI垃圾内容有了正式名分
韦氏词典宣布“slop”当选2025年度词汇，指AI生成的低质量数字内容。过去一年它频繁用于形容AI内容，如今AI生成网络文章占比超50%，还催生“slop经济”，但AI内容或优胜劣汰。
OpenAI DevDay重磅新品曝光：Agent Builder来了！拖拽即可构建AI应用
OpenAI将在10月6日DevDay推出Agent Builder，用户能通过可视化画布拖拽构建AI智能体工作流，连接模型、工具等编排任务。其对手是n8n、Zapier，可集成第三方服务，降低AI应用开发门槛。