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MoltBot（Clawdbot）之父的20条AI哲学
MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
谷歌DeepMind：AGI不必是巨型模型，拼凑型AI群或率先涌现，管理大规模Agent迫在眉睫
DeepMind最新研究提出，AGI未必以单一巨型模型形式出现，可能由多个次级AGI智能体协作拼凑涌现。为此，团队提出分布式AGI安全框架，包含四层深度防御模型应对新安全挑战。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。