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改写纳米光学底层逻辑！MIT学者搭建通用可重构光子平台
MIT助理教授唐皓凝构建可相对运动的双层纳米光子系统，将机械运动变为可定量科学变量。2024年，她和合作者集成光谱仪和偏振仪功能。她想发展可编程光子架构，还把AI作工具。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
谢赛宁REPA得到大幅改进，只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。
LeCun出局，Meta变天！Llama 4翻车大清洗，「学院派」大败退
LeCun宣布年底离开效力12年的Meta，创立专注「世界模型」的AI公司。Llama 4翻车成其离职导火索，他的离去意味着学院派在Meta的AI战略中被边缘化，也预示硅谷AI路线之争进入新阶段。
短视频刷多了AI也会变蠢！“年度最令人不安的论文”
最新研究显示，大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’，研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型，测试其核心能力，发现垃圾数据致认知下降，且损伤不可逆，还给出行业启发。
AI是「天才」还是「话术大师」？Anthropic颠覆性实验，终揭答案！
Anthropic新研究证实Claude模型有一定内省意识，能控制自身内部状态。用「概念注入」实验，Claude Opus 4和4.1表现最佳。不过该能力不可靠、局限大，未来进化情况待察。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
AI人格分裂实锤！30万道送命题，撕开OpenAI、谷歌「遮羞布」
Anthropic联合Thinking Machines研究，用30万个场景和压力测试拷问OpenAI、谷歌等前沿大模型。发现模型规范有矛盾漏洞，不同模型价值优先模式不同，如Claude重道德，Gemini重情感等。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站，全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点，大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent，发现其有四大特点：深度研究和上下文管理强，多模态输出出色，编程能力超预期，能执行定时任务，还能开发带后端的全栈网站。
营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
近日，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，已与全球头部企业合作，年营收破亿。其创始人谢晨博士指出机器人基础模型开发存在数据短缺问题，光轮通过仿真环境生成数据，是 NVIDIA 生态核心伙伴。