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物理学家靠生物揭开AI创造力来源：起因竟是“技术缺陷”
两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考，提出并验证假设：扩散模型去噪过程类似细胞分化重组，AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果，本质是确定性过程。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
ICML spotlight | 一种会「进化」的合成数据！无需上传隐私，也能生成高质量垂域数据
大模型发展使数据短缺问题加剧，特殊领域更严重。为此提出合成数据自主进化框架PCEvolve，只需少量标注样本，就能在保护隐私同时进化出数据集，还介绍了其架构、选择器设计及实验结果。
实测Qwen3.8-Omni-Flash：全模态Agent有了“白菜价”
本文是对千问最新推出的Qwen3.8-Omni-Flash全模态模型的实测，该模型大幅降低全模态Agent使用成本，API价格远低于竞品，开放1M上下文免费测试额度。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
小米语音首席科学家：AI发展的本质就像生物进化，不开源要慢1000倍 | MEET2026
小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出，AI发展像生物进化，是不断试错过程，开源是核心加速器，没开源行业进化或慢千倍，大公司应“两条腿走路”。
用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。
硅谷今夜集体失眠！互联网女皇340页AI报告猛料刷屏，大佬熬夜头秃
互联网女皇Mary Meeker暌违六年，发布340页《AI趋势报告2025》。报告指出AI使用成本下降，推理成本暴跌，中国模型以低成本崛起，中美在AI模型争霸，还提及ChatGPT的辉煌与未来潜在挑战等。