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NeurIPS 2025｜指哪打哪，可控对抗样本生成器来了！
近日，清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”，对多模型、多类别发起黑盒攻击，为AI安全带来挑战，已用于蚂蚁数科产品。
20岁辍学生用AI帮人记笔记，半年做到500万用户，年入百万美元
Turbo AI是一款主打课堂场景的AI笔记应用，由两位20岁大学辍学生创立。过去半年用户从100万飙到500万且盈利，仅融资75万美元。它功能丰富，但也有被指是GPT套壳、价格贵等问题。
谢赛宁摊上事了！被曝论文藏「只给好评」提示词操纵AI 审稿
纽约大学助理教授Saining Xie被曝在参与的论文里埋「只给好评」提示词操纵AI审稿。他回应称是日本访问学生照搬他人想法所致，涉事学生已更新论文并寻求指导。此事暴露AI时代学术评审困境。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
比小说还“野”！宿舍副业 AI 项目征服全美高校，俩20岁辍学大学生年赚千万，大批融资找上门全拒
两名20岁大学辍学生Rudy Arora与Sarthak Dhawan联合开发的AI笔记工具Turbo AI，用户量达500万，年经常性收入破八位数且盈利。它源于解决课堂记笔记难题，从宿舍副业走向全美高校，还吸引职场人士，拒绝大批融资。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
和Anthropic CEO一起发过Nature，他用Claude Code复活三年烂尾代码
华盛顿大学首席开发者Brendan MacLean用Claude Code复活三年烂尾代码。他像带实习生一样带Claude，构建上下文让其理解代码库。同一周OpenAI开源Symphony，实现任务自动派Agent。二者路线不同但目的相同，都在探索让AI融入工程流程。
比小说还“野”！宿舍副业 AI 项目征服全美高校，俩20岁辍学大学生年赚千万，大批融资找上门全拒
两名20岁大学辍学生Rudy Arora与Sarthak Dhawan联合开发的AI笔记工具Turbo AI，用户量激增至500万，年经常性收入破八位数且保持盈利。它源于解决课堂记笔记难题，功能不断迭代，破圈吸引职场人士，还拒绝大批融资。
机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。