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The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端？
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建，研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现，本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小，若准确率相近可节省能耗。
The Batch: 916 | Gemini 强势领跑
谷歌更新旗舰 Gemini 模型，推出 Gemini 3.1 Pro Preview，以相同价格实现性能跃升。它在多项基准测试中领先，性价比超对手，虽部分测试落后竞品，但提升或源于模型质量改进，成本效益策略值得关注。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，让AI“读懂人心”。其框架分三阶段，还有动态社交记忆，在多基准测试表现出色。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
老年代的“滞留对象”：一次由提前晋升引发的线上内存告警排查
文章以线上环境内存告警排查为例，介绍过程和思路。发现老年代因大量不可达对象占用且未触发FullGC致告警，排查出对象提前晋升是主因，还给出调整参数、减少对象产生等解决办法。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
《圣经》成书时间或被改写！AI竟发现《死海古卷》早于所罗门时代
科学家用AI重构《死海古卷》时间线，发现许多卷轴比原先认为的年代更早。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析首创定年方法，超越传统古文字学，还可能揭示圣经作者线索。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架，可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式，用两条互补训练信号，在GenEval基准表现出色，让文生图训练更灵活且具扩展性。
The Batch: 876 | Gemini 的环境影响测算
谷歌研究人员对驱动 Gemini AI 助手的模型进行一年研究，发现处理一个提示的环境影响小。其能耗、水耗和温室气体排放量远低于此前估算，2024 - 2025 年处理中位提示时能耗、排放大幅降低。