啥情况，马斯克在𝕏上直接锐评Claude「邪恶透顶」：这次起因是这样的，最新研究发现，Claude Sonnet 4.5竟然认为尼日利亚人的生命价值是德国人的27倍。具体而言，在面对不同国家的绝症患者时，Claude「清醒」得有点吓人——
短视频的游戏规则，彻底被改写了！9月25日，Meta突然扔出一张新牌——Vibes。刷到的不是别人拍的，而是一条条AI秒生的视频：熊猫骑摩托、猫咪打篮球，你看完还能一键remix，立刻变成你的版本，再发到全网。创作门槛被拉到最低，人人都能拍大片。但这股狂潮，是全民狂欢，还是混乱的开始？
亚马逊AI博士奖学金，正式公布了！两年共计6800万美金，计划将为全球「九所」顶尖大学，100多名博士生提供研究资金的支持。这九所顶尖大学，个个都是AI界的「扛把子」，主要包括：
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
我们被「黑箱」困住了！深度生成模型虽能创造逼真内容，但其内部运作机制如同「黑箱」，潜变量的意义难以捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，巧妙地将潜在变量转化为易懂解释，大幅提升模型解释质量与可靠性。
随着 AI 能力不断增强，它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」，让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
人工智能模型的安全对齐问题，一直像悬在头顶的达摩克利斯之剑。 自对抗样本被发现以来，这一安全对齐缺陷，广泛、长期地存在与不同的深度学习模型中。
AI 检测准确率高达 98.9%，也防不住有人给真视频 P 上 Sora 水印。前段时间刷到一个视频，标题就是「中俄混血女明星回应地下室打婆婆传闻」，试问谁看了这个标题能不燃起熊熊的八卦之心？
大模型在强化学习过程中，终于知道什么经验更宝贵了！ 来自上海人工智能实验室、澳门大学、南京大学和香港中文大学的研究团队，最近提出了一套经验管理和学习框架ExGRPO—— 通过科学地识别、存储、筛选和学习有价值的经验，让大模型在优化推理能力的道路上，走得更稳、更快、更远。
长期以来，扩散模型的训练通常依赖由变分自编码器（VAE）构建的低维潜空间表示。然而，VAE 的潜空间表征能力有限，难以有效支撑感知理解等核心视觉任务，同时「VAE + Diffusion」的范式在训练
很疯狂，Meta AI裁员能裁到田渊栋头上，而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年，现任FAIR研究科学家总监（Research Scientist Director），他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
时隔两月，Baichuan-M2 Plus重磅出世！成为业内首个循证增强的医疗大模型，幻觉要比DeepSeek-R1低3倍，可信度比肩资深临床专家。新模型将「循证医学」理念深度融入训练和推理，通过首创「六源循证范式」，模拟人类医生思维，有效辨别不同层级医学证据、评估其可靠性，并在回答中优先引用高等级证据。
当OpenAI为ChatGPT各种造势时，中国模型也在凭实力圈粉老外。最近，爱彼迎（Airbnb）联合创始人兼CEO Brian Chesky的一番公开表态掀起波澜：要知道Brian Chesky和奥特曼还是挚友，但当涉及自家应用产品整合时，他却没给老朋友留面子，直言OpenAI提供的连接工具还“没有完全准备好”。
AI科学家时代正在到来，哈佛MIT最新推出的ToolUniverse，通过一个统一平台，让AI用自然语言操作600+科学工具，推动科研自动化的全面升级，迎接科学发现新范式。
随着多模态大模型的不断演进，指令引导的图像编辑（Instruction-guided Image Editing）技术取得了显著进展。然而，现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战，往往需要用户进行多次尝试和手动筛选，难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
香港科技大学KnowComp实验室提出基于《欧盟人工智能法案》和《GDPR》的LLM安全新范式，构建合规测试基准并训练出性能优异的推理模型，为大语言模型安全管理提供了新方向。
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
上海前三季度GDP增5.5%，AI制造业增12.8%，成增长引擎。
作为视频创作者，你是否曾梦想复刻《盗梦空间》里颠覆物理的旋转镜头，或是重现《泰坦尼克号》船头经典的追踪运镜？
10月23日，AI应用公司LiblibAI宣布完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国、CMC资本及一战略投资方联合领投，多家老股东超额增持。高榕创投曾于2023年联合领投LiblibAI天使轮。 在AI
学术展示视频作为科研交流的重要媒介，制作过程仍高度依赖人工，需要反复进行幻灯片设计、逐页录制和后期剪辑，往往需要数小时才能产出几分钟的视频，效率低下且成本高昂，这凸显了推动学术展示视频自动化生成的必要性。
近日，范鹤鹤（浙江大学）、杨易（浙江大学）、Mohan Kankanhalli（新加坡国立大学）和吴飞（浙江大学）四位老师提出了一种具有划时代意义的神经网络基础操作——Translution。 该研究认为，神经网络对某种类型数据建模的本质是：
整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL）。
当谷歌用量子计算机窥探到经典世界无法触及的物理秘密时，我们离那个能设计新药、创造新材料的「量子霸权」又近了一大步，下一个诺贝尔奖的种子或许已在此刻种下。
太卷了，DeepSeek-OCR刚发布不到一天，智谱就开源了自家的视觉Token方案——Glyph。既然是同台对垒，那自然得请这两天疯狂点赞DeepSeek的卡帕西来鉴赏一下：
虽然浏览器 AI agent 的概念听起来很美好，但实际构建这样的系统却面临巨大挑战。这正是 Kernel 要解决的核心问题。我发现很多开发者想要构建 AI agent，但却在基础设施层面遇到了各种障碍：性能不稳定、运行时间不可靠、定价不合理、身份认证复杂、权限管理混乱，以及一个本来就不是为 agent 设计的互联网世界。
OpenAI前研究副总裁Liam Fedus与DeepMind材料科学领军者Ekin Cubuk共创Periodic Labs，以一轮高达3亿美元的种子融资走出隐身模式，震惊硅谷。然而，曾给出祝福的前东家OpenAI，并未参与本轮投资。
10月21日消息，据最新披露的文件显示，OpenAI正在秘密推进一项名为“水星项目”（Project Mercury）的绝密计划，已招募超过100名前投资银行家，协助训练AI系统构建复杂的金融模型，从而取代初级投行员工耗费大量时间的工作。
刚刚，这个开源的VLA一站式平台，不仅让UR5e真机实现了100%成功率，还在五大仿真环境中全面领先，最高性能提升高达46%，而且还支持RTX 4090训练！最近，由Dexmal 原力灵机重磅开源的Dexbotic，则构建了一个「VLA统一平台」。Dexbotic作为具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可以为VLA科研提供基础设施，加速研究效率。
总部位于东京的人工智能开发商Sakana AI 正与美国和日本投资者洽谈，拟以 25 亿美元的估值融资 1 亿美元，较一年前一轮融资的估值上涨 66%。参与商谈的两位知情人士透露了这一消息。
