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具身智能是泡沫还是前夜？两位学霸选择“上天”与“要脸” ｜5Y View
本期是五源合伙人孟醒与微分智飞高飞、首形科技胡宇航的对话。二人没选主流赛道，高飞要为飞行终端造‘具身大脑’，胡宇航给机器人‘脸面’，这是让机器人进化的尝试。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
谷歌Gemini 3将上线消息正热时，马斯克旗下xAI的Grok 4.1凌晨上线。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中表现优异，事实稳定性、情商、创意写作等能力提升，实测也有不错表现。
MeshCoder：以大语言模型驱动，从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战，传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder，将三维输入翻译成结构化代码，有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能，也指出局限并展望未来。
总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
大模型“精细化”对齐，真实性提升25.8%刷新SOTA！token级精准编辑，无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法，从token层面解决传统表征编辑技术问题，无需训练、即插即用，在多个对齐维度显著提升，如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
一晚上，用AI干了7个PPT（后续）v2 ｜ PPT+AI 技巧分享
作者因网友提问，研究出用AI做PPT的办法，比写Python脚本简单。介绍了用cursor、claude code实现的具体流程，还提及套用公司模板的方法，认为Cursor正成AI操作系统，操作更简便。
Grok 4源代码刚刚泄露！上线倒计时，马斯克xAI估值破1130亿，大模型要变天
xAI再获百亿美元融资，估值飙至1130亿。xAI控制台已有Grok 4和Grok 4 Code源代码流出，计划7月4日后发布。Grok 4智能无与伦比，或打破o3在榜单的领先地位，xAI将成OpenAI等对手。