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75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
重磅！Google 推出AlphaEvolve 实现算法自我进化，将颠覆数学与计算机科学！
Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。
牛津、NUS提出下一代世界模型方向：心智世界模型来了
牛津大学和新加坡国立大学研究团队提出心智世界建模（MWM）通用框架，将心智变量纳入世界状态。还实现基准系统 MENTIS 验证其有效性，实验表明 MWM 对预测人类决策必要，瓶颈是状态转移模拟能力不足。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年，希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’，难以应对数据分布‘尾部’，应转向能驾驭分布尾部的技术，把多样性作为核心目标。
一周1.2k星！兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR，支持多样化的中英文PDF
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优，处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析，文章还给出安装、推理等操作步骤。
在边缘应用中，实现 Kubernetes 的主动扩缩容
Kubernetes已成为现代IT核心平台，在云环境应用广泛。但在边缘计算场景，其HPA功能有局限。文章介绍基于CPA构建自定义扩缩器，详述其评估算法、实现方式，经测试CPA比HPA表现更优，适合边缘环境。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
全新唇同步技术OmniSync，遮挡，侧脸不在话下
唇同步对创建逼真视频内容很重要，但现有方法在身份一致、姿势变化等方面有局限。中国人大携手快手提出OmniSync，引入无需掩膜的训练范式，保证身份和姿态一致，能适应复杂场景，还建立AIGC - LipSync基准。
机器人为什么要拟人？终于有人正确回答了
今年6月，英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台，深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据，深度机智以人类学习范式破局，完成全栈技术闭环，领先优势扩大。