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谷歌深夜放出 IMO 金牌模型，多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3！网友评论两极分化
昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能，Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型，通过并行思维输出答案，在多领域及测试中表现佳，但网友评价不一。
OpenAI拿IMO金牌是火了，但惹怒大批人：抢发炒作，抢学生风头
OpenAI宣布其模型在IMO竞赛得分35/42获金牌，十分高调。但IMO曾要求AI公司赛后一周公布结果，避免抢学生风头。谷歌很低调，OpenAI却提前公布，引发不满。此外，其金牌成色也遭质疑。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
10项评测痛打GPT-4o！智源重磅开源全球最强具身智能大脑
近日，智源研究院开源具身大脑RoboBrain 2.0 32B版本和跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版。RoboBrain 2.0在多项权威具身智能基准上刷新纪录，RoboOS 2.0创新性集成MCP协议与无服务器架构，二者双擎联动推动机器人迈向群体智能。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。
小扎官宣Meta超级智能实验室！97年小孩哥带队，11人名单7位是华人
今天凌晨，小扎发内部信宣布成立Meta超级智能实验室（MSL），由Scale AI前CEO、华人Alexandr Wang带队。MSL首批11人名单出炉，7位是华人，前东家包括Anthropic、谷歌DeepMind和OpenAI等。