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现在各种框架满天飞，你是否想过这个问题，一个真正优秀的框架究竟需要多少代码？研究者Zach给出了一个令人惊讶的答案：仅需100行。这个名为PocketFlow的框架不仅体积小到令人难以置信（仅56KB），还能用来构建一个完整的Cursor编码助手。这个发现不仅挑战了我们对框架复杂性的认知，更揭示了一个重要的设计哲学：真正的创新往往来自于化繁为简。
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
CLIP、DINO、SAM 基座的重磅问世，推动了各个领域的任务大一统，也促进了多模态大模型的蓬勃发展。
DeepSeek 提出的 GRPO 可以极大提升 LLM 的强化学习效率，不过其论文中似乎还缺少一些关键细节，让人难以复现出大规模和工业级的强化学习系统。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练，就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
对于很多想用 AI 开发产品但不知道做什么的朋友来说，AI导航网站是很好的选择，因为：1. AI热度大，市场需求大，你做的 AI 导航网站就有更大可能被人用上
不惧检验，全程线下公开及全球真机实时直播展示，「慧思开物」填补具身智能在通用软件系统方面的空白，颠覆传统机器人应用开发模式，宣告通用具身智能时代的里程碑突破，具身智能「安卓」时刻已经到来，通向通用具身智能时代的「虫洞」已打开。
近年来，代码评测集数量激增，但质量参差不齐。为规范其开发，香港科技大学联合多所高校研究了过去十年的274个代码评测集，发现诸多问题，如数据重复、测试用例错误、隐私信息未删除等。基于此，他们推出了《代码评测集发展指南55项》（How2Bench），涵盖设计、构建、评测、分析、发布五大阶段，旨在提升代码评测集的质量与可靠性。
肝癌是全球癌症相关死亡的第三大原因，手术切除后的复发率高达70%，如何准确预测肿瘤手术切除后复发风险是一个难题。
HuixiangDou 是群聊场景的 LLM 知识助手。
角色扮演 AI（Role-Playing Language Agents，RPLAs）作为大语言模型（LLM）的重要应用，近年来获得了广泛关注。
最近一段时间，智能体（Agent）再次成为 AI 领域热议的焦点。
长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中，普遍存在大量长序列（文本、语音、视频等），有些甚至长达百万级 tokens。
跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！
在深度学习的多个应用场景中，联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）、多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和连续学习（Continual Learning, CL）。然而，不同损失项的梯度方向往往相互冲突，导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。
最近的研究强调了扩散模型与表征学习之间的相互作用。扩散模型的中间表征可用于下游视觉任务，同时视觉模型表征能够提升扩散模型的收敛速度和生成质量。然而，由于输入不匹配和 VAE 潜在空间的使用，将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍然具有挑战性。
7B小模型+3.8万条训练数据，就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主？
LMM在人类反馈下表现如何？新加坡国立大学华人团队提出InterFeedback框架，结果显示，最先进的LMM通过人类反馈纠正结果的比例不到50%！
下班回家后你正深陷于一部两小时的综艺节目中，渴望找到那些让人捧腹的爆笑片段，却如同大海捞针。或者，在紧张刺激的足球赛中，你渴望捕捉到那决定性的绝杀瞬间，但传统 AI 视频处理技术效率低下，且模型缺乏泛化能力。为解决这些问题，香港中文大学（深圳）唐晓莹课题组联合腾讯 PCG 发布 TRACE 技术，通过因果事件建模为视频理解大模型提供精准的时间定位能力。
无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！
谷歌团队发现了全新Scaling Law！新方法DiLoCo被证明更好、更快、更强，可在多个数据中心训练越来越大的LLM。
AI-Researcher是一个开源的科研智能体框架，它能从文献搜集一路包办至论文撰写，彻底改变了科研方式，让科研自动化触手可及。
语音恐怖谷是指在语音合成技术中，当 AI 合成语音接近人类的真实语音，但又存在细微的不自然或不完美之处时，会引发人类的不适感。
何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。
近段时间，推理模型 DeepSeek R1 可说是 AI 领域的头号话题。用过的都知道，该模型在输出最终回答之前，会先输出一段思维链内容。这样做可以提升最终答案的准确性。
全面评估大模型电商领域能力，首个聚焦电商基础概念的可扩展问答基准来了！
LLM自身有望在无限长token下检索信息！无需训练，在检索任务「大海捞针」（Needle-in-a-Haystack）测试中，新方法InfiniRetri让有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，让7B模型比肩72B模型。
大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。然而，随着模型规模和数据量的瓶颈显现，测试时扩展（test-time scaling）成为进一步释放潜力的新方向。
何恺明LeCun联手：Transformer不要归一化了，论文已入选CVPR2025。
机器人怎样感知世界？