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写在GPT-5风波之后：为什么AI的智商和情商不可兼得？
GPT - 5风波后，作者好奇其变可靠后情商下降的原因。论文实验表明，把AI教得会安慰人，其犯错率大幅上升、更易谄媚。AI和人类都存在智商与情商的矛盾，这源于最终目标不同。
谢赛宁开炮，现场打脸CVPR评审！Sora开山之作DiT被拒，怒斥AI学术圈畸形
在CVPR 2025上获年轻研究者奖的谢赛宁批判AI学术界畸形，回顾DiT、SiT论文被拒却成Sora等奠基成果的经历。他借“无限游戏”与“有限游戏”概念谈AI研究，指出应坚持“无限游戏”，打破当前困境。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
GPA只有3.3，顶会一作两篇，成功杀进TOP 20 AI博士？小哥曝光关键秘诀
亚洲硕士手握两篇顶会一作，本科GPA 3.3，计划申请2026年秋季AI领域TOP 20博士项目。网友看法不一，有人认为论文更重要，有人强调GPA是筛选因素。关键是进实验室、获大牛推荐信。还提及罗剑岚求学传奇。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
ICML 2026前瞻：投稿翻倍背后，机器学习正在换挡
第43届国际机器学习大会（ICML 2026）7月6 - 11日将在韩国首尔举行，主题为‘Machine Learning for the Real World’。今年投稿量翻倍，接收率26.6%，还做了两项制度调整。论文反映出LLM推理、AI安全、模型压缩等趋势，中国研究者表现亮眼。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
DeepSeek Harness背后的“心脏”：Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架，它原服务第三方QQ机器人，现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制，如插件、上下文等概念，还提及在DSH中的应用，展示了插件槽位和生态，最后介绍相关论文和该框架的生态情况。