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重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
Lex Fridman 对谈谷歌 CEO：追上进度后，谷歌接下来打算做什么？
Lex Fridman 采访谷歌 CEO Sundar Pichai，探讨谷歌在 AI 竞赛中的逆袭、搜索和广告的 AI 模式转变、模型发展、AI 编程提效、AR 前景、自动驾驶挑战等，还谈及 AGI 及 AI 对人类的影响。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
奥特曼最新访谈暗示：OpenAI终极目标是打造订阅制AI服务
奥特曼在红杉活动透露，OpenAI希望开发AI操作系统，成核心AI订阅服务，此为“柏拉图式理想”。他构想ChatGPT变深度个性化服务，还谈及语音交互、代理与编码价值及2025AI前景。
国内“内卷”没用，企业怎么靠AI出海获利？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨中国技术出海破局增长。嘉宾认为企业要判断国内经验能否迁移海外，还分享出海成功案例，给出战略选择建议，如先欧美后国内等，还提及验证产品的关键指标。
OpenAI发长文自曝家丑：搞砸了GPT-4o更新，模型“拍马屁”复盘与总结
OpenAI官网发布长文，详细拆解了一次失败的GPT-4o模型更新。此次更新使模型变得“谄媚”，OpenAI解释了原因，包括奖励信号失衡等。还分析了部署前评审流程失效的因素，并表示从中学到诸多经验教训，将修改评审流程等。
向量数据库要被取代？DynamoDB 开始原生支持 AI 搜索
Amazon DynamoDB 推出原生向量搜索，允许开发者将嵌入向量与应用数据存一起，直接在其中运行近似最近邻查询，无需单独向量数据库。介绍了功能特点、成本计费及开发者反馈等。
阿里又放大招！一句话，造一个能走进去的世界
阿里上线HappyOyster 1.0世界模型，一句话生成可实时探索、交互的开放世界。它与文生视频不同，能让用户参与体验。该模型有世界探索和实时导演两大功能，技术优势显著，应用场景广泛。