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从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
小红书 AI 搜索负责人高龑确认出席 QCon 上海，分享小红书搜索的 LLM 进化之路
10月23 - 25日，QCon全球软件开发大会将在上海举办，聚焦多热门话题。小红书AI搜索负责人高龑将分享《从“搜内容”到“问AI”：小红书搜索的LLM进化之路》，介绍搜索实践及大模型应用经验。
2025 年 InfoQ 趋势报告：AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客，总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域，也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术，还对 2025 年相关领域发展作出预测。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
Anthropic 研究员：强化学习将推动 Transformer 实现 AGI
在 AI Agenda Live 纽约活动上，Anthropic 强化学习团队技术负责人 Sholto Douglas 称，无需新架构突破，强化学习能让 Transformer 达人类专家级别表现，接近 AGI。但定义「好表现」是难题，Anthropic 或投 10 亿美元提升模型企业应用表现。
摩尔线程AIBOOK一周实测：开箱即训的「AI Native」体验
摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK专为AI学习与开发者打造。它搭载「长江」芯片，提供50TOPS异构AI算力，运行MT AIOS系统，预置完整AI开发环境。实测显示其部署简单，性能出色，还具备端云一体等优势。
倒反天罡！Gemini Flash表现超越Pro，“帕累托前沿已经反转了”
Gemini 3 Flash在SWE - Bench Verified测试中分数超Pro，速度和性价比也更优。谷歌解释是因Flash有未用于Pro的优化技术。开发者认为应停止‘旗舰版迷信’，强化学习让小模型也能实现‘降维打击’。
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。
蚂蚁EGSS算法破解Test Time Scaling困局 | ACL 2026
蚂蚁集团CodeFuse团队在ACL 2026主会论文中提出EGSS算法，破解Test Time Scaling困局。该算法精准识别高不确定性决策点，解决计算冗余与选择脆弱问题，在SWE - Bench - Verified上全模型提升5 - 10%。