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14岁华人小孩,折个纸成美国天才少年
14岁华裔少年Miles Wu(吴迈尔斯)凭借创新折纸设计获JIC最高奖,奖金2.5万美元。他提出新型三浦折纸变体,能承受自重1万倍以上重量,还想设计应急避难所。他无导师和平台,在家手搓实验夺冠。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。
顶会SOSP'25最佳论文,被一个国产自研操作系统拿下
国产自研开源操作系统星绽的学术论文获顶会SOSP'25最佳论文。它专注高可扩展内存管理研究,兼顾性能与安全。星绽由多单位联合研发,用Rust语言,解决传统系统难题,已有多篇论文被国际顶级学术会议录用。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
2025 年 InfoQ 趋势报告:AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客,总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域,也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术,还对 2025 年相关领域发展作出预测。
从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。
新易盛:国产光模块巨头发展史
文章讲述新易盛发展历程,从成立初聚焦电信光模块,后拓展数据中心业务,推出多款产品打入国际供应链。2024年借AI东风业绩大增,但实控人违规减持、财务压力大,1.6T研发落后,未来发展待察。
张一甲:2025中国科技投资痛点、趋势与展望 | 甲子光年
8月21日,甲子光年创始人张一甲发布《2025中国科技投资:痛点、趋势与展望》报告。指出当前一级市场科技投资止跌回暖但堵点仍存,还阐述了硬科技引领、AI投资逻辑变化等七大趋势,最后用“星空坐标系”评估投资赛道。
Hinton上海演讲:大模型跟人类智能很像,警惕养虎为患
深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》,指出人类可能是大语言模型,也会有幻觉,但大语言模型优于人类大脑,知识传递高效。他呼吁建立国际社群,培养不夺权的好AI。