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感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
Neuralink大更新！马斯克再次开启科技狂人模式：意念操控擎天柱，2026年治愈失明
马斯克带领Neuralink团队开近1小时发布会，亮点颇多。如可用Neuralink芯片意念操控擎天柱，研发“盲视”项目助失明者重见。还宣布已为七人植入设备，规划未来发展路径，展示临床成果。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
19岁少年用计算机炼出「神药」，斩获全球大奖！大厂看了都沉默
19岁斯洛伐克少年Adam Kovalčík用计算机模拟设计新分子，提出新合成方法，有望将抗RNA病毒药物Galidesivir成本降6倍，还设计出对新冠抑制效果或达Galidesivir 5倍的新分子，获全球青少年科研大奖。
用AI把一段视频变成可视化网页，Google的新模型又卷飞了。
Google更新Gemini 2.5 Pro至05 - 06版。此版代码能力在WebDev Arena盲测登顶，超Claude 3.7 Sonnet；还提升视频理解，可将视频转为可视化网页，虽有产品打磨问题，但进步值得肯定。
从真机到世界模型，具身智能正在补一条看不见的数据产线
本文分析具身智能行业的数据痛点，指出行业已从“找数据”进入造、管、回流再生产阶段，数据飞轮全链路工程化是核心竞争壁垒，分享了多家企业落地实践。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
美国00后职场大逃杀：有人退学当电工，有人拿1.1亿造AI
外媒报道，面对AI带来的不确定性，美国00后开始重估职业路径。数据显示，59%的美国年轻人视AI为职业威胁，早期职业岗位就业率下滑约16%。00后分退守和进攻两种策略应对，职场中间阶层在蒸发。
打造4大“AI龙虾” 军团，才懂钉钉为何是企业数智化的最佳答案
企业数智化喊了多年却鲜有成功，多数企业面临技术门槛高、系统不通、数据孤岛等问题。把Copaw这个AI Agent接入钉钉，运行了写日报、商机搜寻、A股财报分析、电商数据整理分析四个案例，展现了钉钉平台化优势，是企业数智化有效解法。