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北大、蚂蚁三个维度解构高效隐私保护机器学习:前沿进展+发展方向
北大李萌课题组与蚂蚁集团研究者共同完成综述,从协议、模型和系统三个维度梳理隐私保护机器学习(PPML)领域,指出当前痛点,给出优化策略,还提出跨层级协同优化方向。
充分激发模态协作,MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略,忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法,兼顾单模态与跨模态建模,在多基座、多场景实验中显著提升性能。
Claude杀入Office全家桶,全球4.5亿打工人一夜变天!OpenAI惨烈出局
微软推出办公神器Copilot Cowork,全面接管Office。它内置Claude模型,能执行任务、运行工作流,可处理日程、会议准备等场景。微软采用多模型策略,抛弃OpenAI,Copilot Cowork适合企业,价格较高。
Sam Altman:即将推出远超预期的开源模型,ChatGPT记忆功能正在实现《Her》的愿景
Sam Altman在对话中透露OpenAI将发布‘远超预期’开源模型,分享创立初期挑战,明确GPT - 5等演进方向,展望AI伴侣、机器人发展,还向创业者喊话,强调AI用于科学前景。
国产开源新突破!5万小时真机数据,撕开行业最大痛点
蚂蚁灵波开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0,用同一套模型「驯服」20种机器人构型。它覆盖5万小时真机数据,在通用泛化能力上全面升级,还带来三大底层技术革命,可降低重复适配成本。
CVPR 2026|突破3D空间推理瓶颈:北大联合南科大提出QuatRoPE,让大模型精准理解三维物体关系
北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE,改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰,构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收,代码与模型已开源。
The Batch: 941|盲人辅助模型中的隐患
视障患者用AI评估外貌引发关注。失明记者Milagros Costabel撰文探讨用视觉语言模型作“虚拟镜子”的挑战与隐患,如AI会给出评判性反馈,心理学家担心这加剧抑郁焦虑。产品应提供客观解读。
MIT成果登Nature正刊:90天,「AI科学家」完成3500次电化学测试
美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文,展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验,大幅提升催化剂研发速度和质量,还解决了实验结果可重复性不足问题。
拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。
东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。