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谢赛宁×李飞飞×LeCun首次联手！寒武纪-S「空间超感知」AI震撼登场
Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁联手发布论文「Cambrian - S：迈向视频中的空间超感知」。他们认为LLM虽能力强，但无法像人类一样感知世界，为此构建Cambrian - S系列模型，开源相关数据和模型，还开发了新原型。
谷歌Nature震撼发文，Gemini教练暴打专家！医学双料冠军，秒出睡眠报告
谷歌DeepMind把Gemini版大模型PH - LLM调教成「AI健康私教」，将可穿戴设备数据转化为睡眠健身建议，准确率超人类医生。它经两阶段训练，在多项测试中表现优异，或开启预防医学未来。
国产AI击败Meta：ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中，listwise排序虽有优势，但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练，赋予listwise重排序器强推理能力，在BRIGHT榜单击败Meta。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！
GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」，其训练数据冻结在1930年，没学过编程却能写Python代码，证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。
MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。