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两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
黄仁勋剑桥预言：当智力沦为商品，灵魂才是硬通货！
新智元报道，黄仁勋在剑桥领完「霍金研究员」奖后称，智力即将比自来水还廉价，人类引以为傲的逻辑推演等很快会变得如水电般廉价。在「智力商品化」时代，审美、直觉和承担后果的勇气等无法被计算的能力才珍贵。
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
马斯克还在卷10秒，中国AI直接掀桌！16秒一镜到底，全球唯二
2026年AI视频圈竞争激烈，硅谷巨头激战正酣，马斯克Grok Imagine上线生成10s视频功能。在此背景下，中国AI的Vidu Q3登场，16s音画直出一镜到底，还支持多种功能，位列中国第一、全球第二。
醒醒吧！CEO猛吹AI写95%代码，绩效考核却还在拼程序员手速？
本文是对 Superhuman 工程负责人 Loic Houssier 的深度访谈。他分享了 AI 时代团队管理、开发流程、绩效评估等方面的变化，指出 AI 虽提升效率，但在质量评估、人才适配等方面仍需探索，还强调观望 AI 发展会有职业风险。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
GPT正面对决Claude！OpenAI竟没全赢，AI安全「极限大测」真相曝光
OpenAI和Anthropic罕见合作，测试双方模型在幻觉等四大安全方面的表现。这场合作是AI安全的里程碑，百万用户每天的互动推动安全边界扩展。文中详细对比了GPT和Claude模型在各安全测试中的表现。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
吴恩达YC演讲：AI创业如何快人一步？
吴恩达在YC演讲为AI创业者建议，强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等，还谈及AI创业机会在应用层，给出提升创业公司速度的方法等。
Claude 4如何思考？资深研究员回应：RLHF范式已过，RLVR已在编程/数学得到验证
Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明，探讨了RL扩展、模型自我意识等，还为大学生给出AI领域建议。