「State of AI 2025报告」共找到 10123 篇相关文章
一句“Hi”，80$蒸发！O3-Pro：地表最强，也最“坑”的AI！
昨晚ChatGPT宕机，OpenAI 2折甩卖o3模型并发布o3 Pro。o3 Pro编程能力强，达全球top150程序员水准。官方称甩卖的o3是原版但推理快近40%。o3使用成本高，还需足够上下文。
苹果炮轰AI推理遭打脸，GitHub大佬神怒怼！复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效？探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
陶哲轩联手AI挑战经典ε-δ极限！加法秒杀、乘法翻车
数学大师陶哲轩第三支Lean 4自动化数学证明视频，携手GitHub Copilot挑战「ε - δ」极限问题。Copilot处理加法较顺，减法卡壳，乘法失控。复杂证明时它短板尽显，陶哲轩认为复杂证明还得靠人脑。
比Sora更疯狂！英伟达AI让机器人「做梦」修炼，无师自通直接上岗
英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境，合成数据暴涨333倍，还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动，代码已开源
文章聚焦图像对抗净化，现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动，损害图像语义。作者从频域研究，用傅里叶分解，发现扰动倾向破坏高频谱，提出注入低频信息，效果显著，论文与代码已开源。
AI大佬教你如何中顶会：写论文也要关注「叙事」
NeurIPS投稿截止不到一月，Google DeepMind的Neel Nanda发布机器学习论文撰写指南，旨在解决论文表达晦涩问题。指南涵盖理想论文精髓、写作关键要素、结构解析、流程建议及常见问题应对策略。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
一张GPU跑10万原子！分子之心用AI把化学反应“拍”成了电影
分子之心推出反应性机器学习力场QuantaMind，仅用单张GPU即可实现十万原子级化学反应高精度模拟，突破了分子模拟领域精度、时间、规模不可能三角，大幅降低计算门槛，可应用于酶工程、抗体设计等研发领域。