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新闻资讯7

解道奥赛题成本5000美元?陶哲轩警告,AI下一步要规模化的「更便宜」

谷歌新一代 Gemini 进阶版在 IMO 竞赛达金牌水平,华人数学家陶哲轩对此关注且担忧。他认为评估 AI 表现应谨慎,AI 发展需从定性转向定量,要‘降本增效’,未来标准化评测很重要。

机器之心
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西工大张伟伟团队:大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA

随着国产开源大模型涌现,大语言模型走入生活,挑战传统航空教育,革新科研范式,与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。

力学与人工智能
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视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL

数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。

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AI大厦需要新的地基!

文章指出Scaling Law面临挑战,数据对AI愈发重要,数据库正从存储介质向AI运行的地基进化。OceanBase提出构建Data×AI能力,正从一体化数据库向一体化数据底座演进,全力拥抱AI。

机器之心
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「AI大咖谈」顶尖量化机构Quant谈"算法工程师"转量化方向的可能性与优劣势

文章是对顶尖量化机构量化研究员的匿名访谈,探讨算法工程师转量化方向的可能性与优劣势,涉及收入、考核、压力、技能差距等方面,还提及量化岗位分类、市场环境及对机器学习的依赖程度。

王喆的机器学习笔记
算法论文8

ACL 2026 | Spatial-Agent:地图Agent全新概念转换范式

论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation',引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构,再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助,还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。

PaperAgent
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从「时域建模」到「频域融合」:中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 | TPAMI 2026

中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究,用“三重频域融合”(TSF)框架突破传感器人体活动识别(HAR)领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题,经多数据集评估表现出色。

AI科技评论
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这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了

作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。

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AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场

当大模型走向深度推理,ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会,5 月 14 日 19 点直播,聚焦模型‘慢思考’,嘉宾将解读四大核心技术。

OpenMMLab
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穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python

前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。

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