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X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
全日程公布｜谷歌Veo 3惊艳发布后，这场CVPR分享会值得每个AI人「听个声」
谷歌在 I/O 2025 大会发布 AI 视频生成模型 Veo 3，实现音画同步。为让从业者了解 AI 新成果与趋势，机器之心 6 月 8 日将举办「CVPR 2025 论文分享会」，公布全日程、嘉宾及主题，还会直播。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
一键实现PPT演讲自由！「解说音频+视频」同步生成，效果逼近真人
澳大利亚与英国研究人员提出文档到演示视频生成任务，推出PresentAgent系统。它能将长文档转为带语音和同步幻灯片的视频，流程可控且适应多领域。实验显示其生成视频接近人类表现，还设计了双路径评估策略。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
NTU等联合提出A-MemGuard：为AI记忆上锁，投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下，记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，解决防御难题，使投毒攻击成功率暴降超95%。