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AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’，无法确认漏洞是否可被利用，导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式，先定位可疑点，再对漏洞进行真实攻击验证，显著降低误报率。
颠覆算力格局！全球首个星座级太空AI算力服务，在中国诞生
第四届琶洲算法大赛中，国星宇航与佳都科技联手推动「慧行·AI上星」实验，标志国星宇航成全球首个提供常态化星座级太空算力商业服务公司，验证太空算力承载行业应用可行性。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。
关于内存价格转跌，我们和贸易商聊了聊
3月30日，服务器内存贸易商称内存价格从前几天开始跌，30日跌得最凶。国内DDR4价格跌幅超30%，DDR3价格腰斩，DDR5较坚挺。谷歌新算法引发市场震动，从业者认为DDR4暴跌还有其他原因。
飞猪搭建系统演进：从人工运营到多Agent协同搭投生产
飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台，发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化，为此启动AI智能搭投升级专项，构建新范式，还介绍产品结构、技术实现及后续规划。