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Meta版「甄嬛传」！28岁天才上位，掌管6千亿命脉，AI教父愤然出走
纽约时报爆料Meta内部正上演“权力的游戏”。扎克伯格得意门生与老将冲突不断，图灵奖得主Yann LeCun或被逼离职。年初Meta还是AI开源王者，现在却面临投入与回报拷问，其最新模型“牛油果”或不再开源。
句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业，打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生，CUDA曾是失败项目，却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划，创新源于多元互动。
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。
腾讯用AI把美术管线重新做了一遍，混元3D Studio架构曝光
腾讯推出专业级AI工作台混元3D Studio，可覆盖3D资产生产全流程，让生产周期大幅缩短。它有组件拆分、可控图像生成等七大核心技术模块，各模块对应关键阶段，实现无缝衔接与自动化。
大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十】｜ “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开，介绍了过拟合的概念、危害及产生原因，阐述了缓解过拟合的正则化方法，重点介绍了Dropout随机失活，还指出其局限性及在大模型中的应用策略。
英伟达中国一把手造国产GPU，冲刺IPO了
摩尔线程完成上市辅导，冲刺IPO。其创始团队来自英伟达，创始人张建中深耕GPU近二十年。公司产品丰富，涵盖全功能GPU、大模型训推产品、专业和游戏显卡等。同时介绍了燧原和壁仞的上市情况。
GCEA-YOLO：给油田装上"防火眼"，把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大，传统检测方法有局限，深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络，含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块，检测精度显著提升，还验证了泛化与稳定性，并给出复现代码。