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多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
养虾省91%词元！这家AI记忆公司用1亿个多模态文件验证了！
文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构，长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake，具多种记忆能力和核心技术，降本增效显著，获资本青睐，服务多领域客户。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
清华退休教授余志平谈国产EDA发展之路
余志平教授全程参与“熊猫集成电路CAD系统”研发，获国家科技进步一等奖。他带领团队成立公司深耕垂直领域，推动构建国产EDA生态链。他认为突围要把握“缝隙效应”，还强调用AI辅助科研，培养高素质人才。
ICML spotlight | 一种会「进化」的合成数据！无需上传隐私，也能生成高质量垂域数据
大模型发展使数据短缺问题加剧，特殊领域更严重。为此提出合成数据自主进化框架PCEvolve，只需少量标注样本，就能在保护隐私同时进化出数据集，还介绍了其架构、选择器设计及实验结果。
Ilya尘封10年录音曝光！大二入Hinton门下，竟坦言机器学习反直觉
新智元报道，博主曝光Ilya 2015年谈论深度学习的语音片段。数学出身的Ilya认为机器学习违反直觉，大二与Hinton合作。他指出监督学习是最成功领域，还谈及神经网络目标函数、深度学习追求等观点。
黄仁勋，开启智元（Token）时代
全球大模型进入千万亿智元（Token）时代，OpenRouter年化智元用量突破一千万亿，对应推理支出约10亿美元。黄仁勋在GTC大会提出「智元（Token）经济学」，智元成AI时代核心经济标尺，重塑产业规则。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
刚刚，大模型装上「鹰眼」！首创高刷视频理解，谷歌Gemini 2.5完败
面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型，8B参数越级反超72B巨无霸，在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解，性能强、效率高、适合端侧部署，还实现多技术创新，是开源端侧多模态AI的革命。
从 “可用” 迈向 “好用”：详解火山引擎智能视频云的三层架构升级｜甲子光年
2025年AI关键在多媒体领域，智能多媒体落地有变革也面临挑战。火山引擎提出智能视频云三层架构升级，即基建、平台、应用层升级，助企业实现低成本、高效率规模化应用，多行业已基于此打造能力。