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视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o！港科&快手开源测试时扩展新范式

香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法，支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新，能提升模型生成质量，展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力，目前论文和代码已开源。

学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。

国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。

Anthropic和牛津大学研究发现，大模型的AI助理角色易在长对话中漂移崩塌，致其陷入幻觉。研究解析助理轴，揭示模型人格定位，还提出激活上限技术，能在保能力的同时降低有害回复率。

卡内基梅隆大学助理教授蒂姆·德特默斯与加州大学圣地亚哥分校助理教授丹·傅，就AGI是否会实现展开争论。他们还谈到算力、Agent应用等话题，看好小模型、开源模型等发展，认可中国大模型进步。

微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。

伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。

近日硅谷掀起裁员潮，AI 普及使职场人充满“被替代”焦虑。《太稳不太稳》直播栏目中，万维钢与霍太稳探讨“AI 时代人类如何保持核心竞争力”，指出人类主动性等是 AI 无法复制的价值。

CNBC消息，旧金山市长宣布为3万政府人员提供微软Copilot AI，用于行政工作提效。经六个月试点，该AI为人员每周提效5小时，还能处理多语言翻译等事务，使旧金山成全球应用AI最多城市之一。

随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。