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北大王选所彭宇新团队:让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法,引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示,TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力,还可加速训练收敛,计算开销小。

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吴恩达手搓新项目:AI审稿人上线!只为终结学生“3年被拒稿6次”的痛苦

吴恩达开发新项目 Agentic Reviewer 代理审稿人,灵感源于学生3年论文被拒6次。此工具能加快研究人员迭代速度,在 ICLR 2025 评审数据测试中接近人类水平,适用于 arXiv 公开研究领域。

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少量视角也能得到完整3D几何,即插即用的语义增强重建插件来了

现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES,将跨视角语义一致性作先验注入模型,以低成本解决歧义问题,在多场景提升重建质量。

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马斯克生日惊喜!全球首例Model Y无人「自驾交付」,30分钟见证历史

昨天,一辆特斯拉Model Y从得州超级工厂无人自驾,最高时速115公里,30分钟到车主家门口,完成人类首次工厂到用户的闭环交付。马斯克激动祝贺,此场景复杂度超竞争对手。

新智元
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几张GPU干翻超算!耶鲁AI颠覆化学合成,实验成功率71%

近日,耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC,将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%,还完成难反应与新反应,相关论文发表于《自然》。

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欧洲科学与艺术院长 Klaus Mainzer:通用人工智能的终极通关秘籍,藏在思想史里 GAIR Live | 018

雷峰网专访欧洲科学与艺术院院长 Klaus Mainzer,他指出通用人工智能瓶颈在思想史,AGI 障碍是“具身性”哲学鸿沟。还提及量子计算等新兴技术前景,强调教育要整合,人类要担起 AI 时代责任。

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Sutton 的批评与反思:AGI 的下一步是什么?

文章是对 Richard Sutton 采访的反思,指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据,未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧,认为模仿学习与强化学习互补,还探讨持续学习,称 Sutton 批评有启发性。

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强化学习之父:大语言模型走错了路,不符合「苦涩教训」精神

2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向,认为其无真正智能,违背「苦涩教训」原则,缺乏持续学习能力,仅模仿人类,未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。

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宇树机器人“撞人逃逸”火到国外,王兴兴回应:下次不遥控了

宇树机器人“撞人逃逸”片段在国外疯传,引发对机器人安全性的担忧。分析发现,“元凶”可能是人类控制员交接遥控器时未及时避让。宇树创始人王兴兴表示下次让机器人自主奔跑,还透露未来有更多突破。

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Karpathy:强化学习「有点问题」,突破还需新算法

前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称,强化学习虽能带来更多收益,但机制「可疑」,不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架,还指出当前存在诸多待解决的问题。

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