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何恺明CVPR最新讲座PPT上线：走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕，何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享，近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进，探讨生成模型能否重演历史，还介绍了MeanFlow方法及成果。
谢赛宁开炮，现场打脸CVPR评审！Sora开山之作DiT被拒，怒斥AI学术圈畸形
在CVPR 2025上获年轻研究者奖的谢赛宁批判AI学术界畸形，回顾DiT、SiT论文被拒却成Sora等奠基成果的经历。他借“无限游戏”与“有限游戏”概念谈AI研究，指出应坚持“无限游戏”，打破当前困境。
专访高同学：央美毕业生已经在用扣子做毕设了
文章聚焦央美高伟翔同学用扣子平台完成毕设——荒诞商品生成器。该作品借助AI将情绪转化为荒诞商品，灵感源于淘宝荒诞商品，旨在反思消费主义，反响不错。高同学还分享了选择扣子的原因及创作困难。
字节最新大模型秘籍：只挑能有推理潜力的数据训练！1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果，用1.3B模型给7B模型选数据，无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响，在多基准测试提升模型性能，还能结合分类器全面提升表现。
给Kali 加个MCP,直接用cursor做渗透测试
文章围绕用MCP调用Kali进行渗透测试展开，介绍国外大神实现此方法并开源。阐述系统原理、Cursor配置，通过实际测试展示效果，指出MCP让渗透测试调用更简洁，是较大进步，还给出了代码链接。
【CIKM'2026】CQ-SID：LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库，无模型代码，仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果，还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
颠覆无线电常识！新技术把干扰信号变算力，自动驾驶掉线难题有望解决
一项名为空中计算（OAC）的新技术有望颠覆无线网络系统设计标准，它能将无线信号干扰转化为计算能力，降低拥塞和能耗。目前已有原型机实现95%图像识别准确率，预计30年代走向标准化，但面临移动性等挑战。