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拍个照就能测秃头等级？蚂蚁这AI医疗App我体验了一下
作者体验蚂蚁AQ这款AI医疗App，发现它以看病需求完成场景闭环，融合医保、支付等功能。该App问诊、识图功能有亮点，但也存在诊断笼统、部分影像无法识别等问题。
23.6K star！微软AI项目硬核开源，带飞你的电脑！
微软开源项目 `OmniParser` 是超级智能“数字助手”，能像人一样“看懂”屏幕元素并操作。它精准识别小图标、响应快、开发便捷、兼容大模型且跨平台，目前在Github获23.6K star。
5个月内失败十几次，几人团队在压力下做出爆款App！网友：AI时代懂人性比懂技术更重要
社交应用 Candle 上线六个月用户超 30 万，月营收超 15 万美元。其创始人曾开发 Encore 未成功，后经多次试错，受人际关系问题启发打造该应用，旨在维护亲密关系，不过也面临用户留存和功能体验挑战。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。
Meta和Scale AI闹翻！砸143亿买的高管跑路，业务也合作不下去
两个多月前，Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%股份，如今双方在团队融合、业务合作方面产生纠葛。原Scale AI高管离职，Meta研究人员抱怨其数据质量低。双方后续发展不尽如人意。
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
AI图像水印失守！开源工具5分钟内抹除所有水印
一款名为UnMarker的去水印技术，能在5分钟内去除市面上几乎所有AI图像水印，谷歌HiDDeN已被完全破解，SynthID被攻破79%。它保持较高图像质量，已在GitHub开源，凭消费级显卡可本地部署。
百川开源医疗增强大模型 Baichuan-M2：更符合中国临床诊疗场景，可 4090 单卡部署
百川智能发布并开源医疗增强大模型 Baichuan-M2，以更小尺寸反超 OpenAI 新模型。它可 4090 单卡部署，成本低，在 HealthBench 评测表现佳，免费开源，更适配中国临床诊疗场景。