刚刚，由SciMaster团队推出的AI机器学习专家ML-Master 2.0，基于国产开源大模型DeepSeek，在OpenAI权威基准测试MLE-bench中一举击败Google、Meta、微软等国际顶流，刷新全球SOTA，再次登顶！目前该功能已在SciMaster线上平台开放waiting list，欢迎申请体验。
近日，师从新晋诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉（Omar M. Yaghi）、目前在美国加州大学伯克利分校读博的荣自超，带领一个跨国际的研究团队，打造出名为AIRES （algorithmic iterative reticular synthesis）的机器学习指导的高通量实验平台，
科研人不容易。3年投稿6次全被拒，每次等反馈要半年？？机器学习大佬吴恩达听说这位学生的“水逆”遭遇后，亲手搓了个免费的AI论文评审智能体出来。通过在ICLR 2025审稿数据上训练系统，并在测试集中对比发现，该AI审稿系统与人类审稿的相关系数达0.42，和人与人审稿间的0.41相近甚至还高一点。
2025年末，谷歌通过Kaggle平台，以前所未有的力度，连续推出了两个为期五天的线上强化课程。这不仅仅是两次普通的线上分享，更像是一场由谷歌顶级机器学习（ML）研究员和工程师亲自引领的、深入探索生成式AI及其前沿应用——AI Agents（人工智能代理）的集训。
近日，谷歌推出了一种全新的用于持续学习的机器学习范式 —— 嵌套学习，模型不再采用静态的训练周期，而是以不同的更新速度在嵌套层中进行学习，即将模型视为一系列嵌套问题的堆叠，使其能够不断学习新技能，同时又不会遗忘旧技能。
多模态图片检索是计算机视觉和多模态机器学习领域很重要的一个任务。现在大家做多模态图片检索一般会用 CLIP/SigLIP 这种视觉语言大模型，因为他们经过了大规模的预训练，所以 zero-shot 的能力比较强。
近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。
在代码层面，大语言模型已经能够写出正确而优雅的程序。但在机器学习工程场景中，它离真正“打赢比赛”仍有不小差距。
在这一背景下，清华大学与生数科技（Shengshu AI）团队围绕桥类生成模型与音频超分任务展开系统研究，先后在语音领域顶级会议ICASSP 2025和机器学习顶级会议NeurIPS 2025发表了两项连续成果：
那个拒绝了小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神，还是加入Meta了。OpenAI前CTO Mira Murati创业公司Thinking Machines Lab证实，联创、首席架构师Andrew Tulloch已经离职去了Meta。
