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哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。
一手奶瓶一手键盘！新手宝妈产假氛围编程，自研实用家庭App
新加坡宝妈Laura Zaccaria产假自研家庭餐食规划App。她无编程背景，靠Cursor等工具学习。AI迭代快，她意识到要跟上，产假成自我进化契机，提醒大家学习才能不被时代抛下。
凯捷研究院最新报告：到2028年，Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示，到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值，但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务，带来商业价值，不过面临信任危机，各行业巨头已开始探索落地场景。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。
港大刚刚开源了 CLI-Anything！一个命令让任意软件秒变 AI Agent 原生工具！
香港大学数据科学实验室团队开源 CLI - Anything，它以 CLI 为桥梁，将人类软件转变为 Agent 能用的工具。该项目有一键生成 CLI、真实软件集成等亮点，还给出快速入手步骤和使用示例，未来规划宏大。
技术框架不重要，大厂简历不值钱？小哥不会写代码却进了Lovable，80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话，20%执行，多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势，使用AI要有“妄想”心态，编码已非核心，判断力和品味更重要。