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一晚上，用AI干了7个PPT（后续）v2 ｜ PPT+AI 技巧分享
作者因网友提问，研究出用AI做PPT的办法，比写Python脚本简单。介绍了用cursor、claude code实现的具体流程，还提及套用公司模板的方法，认为Cursor正成AI操作系统，操作更简便。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
工业异常检测新突破，复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025
复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³，提出多模态融合检测方法D³M，成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据，提升检测性能，此前相关工作也被CVPR 2024收录。
花了几百万办完一场AI大会后，想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟，指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差，品味是活出来的，线下交流能带来偶然性等，鼓励人们去线下获得真实体验。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
超94%类别第一！3D点云异常检测与修复新SOTA | ICCV'25
3D点云异常检测在制造等领域重要，但传统方法有丢细节、难修复问题。上海科大与密歇根大学团队提出PASDF框架，借助相关技术达成检测修复一体化，实验显示精准稳定，在两大基准上成绩优异。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
上班后重新开始练口语，并获得了价值感
作者分享上班后用AI练口语的经历，称能无痛坚持，还获得价值感。介绍了AI练口语比线上外教课的优势，如免费、时间灵活等，也分享利用AI练口语的方法，如选话题、当场学习等。