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浙大彭思达团队 × 理想最新研究：直面高分辨率深度的细节缺失
现有高分辨率深度估计方法在实际使用中存在局限，浙江大学彭思达团队联合理想研究团队提出论文《InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields》，构建实验验证了InfiniDepth在多方面的有效性。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
何恺明MIT两名新弟子曝光：首次有女生入组，另一位是FNO发明者，均为华人
AI大牛何恺明主页更新两名新弟子信息，分别是博士生胡珂雅和博士后李宗宜，均为华人。胡珂雅履历亮眼，本科就发表多篇高含金量论文；李宗宜是FNO发明者。何恺明深耕AI for Science，团队阵容豪华。
「我受够了Transformer」：其作者Llion Jones称AI领域已僵化，正错失下一个突破
颠覆性论文《Attention is all you need》作者之一Llion Jones在TED AI大会称厌倦Transformer。他认为AI领域资源多但创造力降，过度聚焦单一架构或错失重大突破，建议调高‘探索旋钮’并分享结果。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
13万被引！ImageNet作者苏昊或将加盟复旦
近期，「UCSD副教授苏昊将加盟复旦」传言不断，但尚无权威公开信息证实。苏昊是ImageNet早期参与者，科研成果丰硕，论文被引达13.3万。若加盟，或为复旦带来多方面提升，但也面临诸多挑战。
Jina官方MCP三板斧：搜、读、筛
Jina官方发布MCP服务器，将核心能力封装成LLM工具集。介绍工具功能、连接使用方法，给出问题排查方案，通过案例展示搭建工作流效果，评估不同模型，指出Agent瓶颈及MCP开放生态价值。
视频「缺陷」变安全优势：蚂蚁数科新突破，主动式视频验证系统RollingEvidence
蚂蚁数科AIoT团队论文提出主动式可信视频取证系统RollingEvidence，利用相机卷帘门效应嵌入物理水印，结合AI与概率模型验证，抵御伪造篡改，在检测准确率和防护能力上优于传统技术。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。