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首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了
AI开发中，国产硬件增多，但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生，它能开发高性能算子，在昇腾芯片测试中表现出色，还能助力模型在国产平台高效迁移，限时免费内测。
2025 AI巨头「全员恶人」：恩怨、爱恨与算计
2025年AI巨头纠葛不断，OpenAI与微软关系生变，苹果找谷歌合作，Meta开源受挫且内斗，马斯克的xAI崛起。各方在商业、技术、人才等方面展开博弈，背后是资源争夺和对未来的焦虑。
Gemini 3 上线两周，ChatGPT 日活下降 6%，Altman 内部信拉响红色警报
2025年12月初，AI领域权力转换，Google新一代多模态模型Gemini 3挑战ChatGPT。自其发布两周，OpenAI日活降6%。Sam Altman发内部信拉响警报，要求聚焦提升ChatGPT核心体验。
锚定未来，安谋科技Arm China发布"AI Arm CHINA"战略
在ICCAD - Expo 2025上，安谋科技Arm China CEO陈锋发布“AI Arm CHINA”战略，表明全力投入AI决心。AI重塑产业逻辑，安谋科技发挥桥梁作用，推出“周易”X3等产品，构建AI计算生态。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
他，37岁华裔，靠AI成为福布斯400最年轻亿万富翁，身价180亿美金！
37岁华裔Edwin Chen成《福布斯400》最年轻亿万富翁，身价180亿美元。他拒绝VC融资，用积蓄打造估值300亿美元的AI数据标注公司Surge，希望让AI学会「人类的复杂性」，还担忧AI模型被错误优化。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。