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他发明了价值万亿的AGI，如今穷困潦倒
1997年，马克·古布鲁德首提AGI概念，警告技术突破对国际冲突的影响。如今AGI成巨头博弈焦点，价值万亿，但他未获名利仍清贫。他呼吁遏制AI军备竞赛，提醒别让技术失控。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码
PixVerse R1 突然上线，带来「即时响应、即看即创」新体验。它是全球首个支持最高 1080P 分辨率通用实时世界模型，实现从「静态输出」到「实时交互」跨越，本文将解析其技术突破。
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。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
超 10 万人都在看！Qwen3重塑文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。