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谷歌卷土重来：你大爷还是你大爷
上周谷歌横扫科技媒体头条，传闻Meta考虑换谷歌TPU致英伟达市值蒸发，过去一月其缩水6000亿，谷歌涨5000亿。此前被看衰的谷歌，发布Gemini - 3及三季报后强势回归，TPU外供挑战英伟达地位。
估值上万亿、现金流见底：AI盛宴背后的真相没人敢说
投资人Deedy Das总结了估值最高的15家AI初创企业情况，OpenAI等霸榜。部分零收入企业估值惊人，AI行业或现泡沫，还存在烧钱循环，微软选择与新兴云服务商合作转嫁风险。
实测最新开源的DeepSeek-OCR后，我有些不一样的看法，有些话可能只有我敢说
实测最新开源的DeepSeek - OCR，它并非传统OCR，不适用于传统场景。其最大意义是解决大模型上下文长度问题，通过文字图片压缩解压提高处理速度。模型功能多样，是让AI看图思考的新思路。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Meta「分割一切」3.0曝光！技能语义分割加入概念提示，好好玩，要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割，能听懂人话，处理图片快，还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准，实验表现佳但也有局限。
表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！
数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
NeurIPS近3万投稿爆仓，强拒400篇论文！博士疯狂内卷，AI顶会噩梦来袭
AI顶会现「爆仓危机」，NeurIPS 2025双会场仍难容纳近3万投稿，约400篇已录用论文被拒收。AAAI 2026投稿也破纪录，近7成来自中国。各顶会录用率降、审稿人缺、质量下滑。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。