近日，上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）联合数据科学和统计研究院、财跃星辰、滴水湖高级金融学院正式发布首款 DeepSeek-R1 类推理型人工智能金融大模型：Fin-R1，以仅 7B 的轻量化参数规模展现出卓越性能，全面超越参评的同规模模型并以 75 的平均得
轨迹可控的视频生成来了，支持三种不同级别的轨迹控制条件——分别为掩码、边界框和稀疏框。研究人员提出了MagicMotion，一种创新的图像到视频生成框架，共同第一作者为复旦大学研究生李全昊、邢桢，通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授。
「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。
这项来自约翰霍普金斯与ETH Zurich的自主科研智能体框架AgentRxiv的确可以显著提高研究效率。我在测试了多次之后用Deepseek-V3-0324实现了它。
牛津大学教授新研究，未来AI的增长率足以在不到10年的时间里，推动相当于100年的技术进步。AI变革或将完全颠覆人类社会！
它名为 Uni-3DAR，来自深势科技、北京科学智能研究院及北京大学，是一个通过自回归下一 token 预测任务将 3D 结构的生成与理解统一起来的框架。据了解，Uni-3DAR 是世界首个此类科学大模型。并且其作者阵容非常强大，包括了深势科技 AI 算法负责人柯国霖、中国科学院院士鄂维南、深势科技创始人兼首席科学家和北京科学智能研究院院长张林峰等。
AI不但能写论文，还能自主进行科研协作，让智能体之间不再是「孤岛」。约翰霍普金斯与ETH Zurich联合推出了自主科研智能体框架AgentRxiv。该框架允许智能体相互上传和检索研究成果，自动积累与迭代已有进展，显著提高研究效率。
本文基于一项系统性研究《A Survey on the Optimization of Large Language Model-based Agents》，该研究由华东师大和东华大学多位人工智能领域的研究者共同完成。研究团队通过对大量相关文献的分析，构建了一个全面的LLM智能体优化框架，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。您有兴趣可以找来读一下这篇综述。
从微观世界的分子与材料结构、到宏观世界的几何与空间智能，创建和理解 3D 结构是推进科学研究的重要基石。3D 结构不仅承载着丰富的物理与化学信息，也可为科学家提供解构复杂系统、进行模拟预测和跨学科创新的重要工具。
训练狗时不仅要让它知对错，还要给予差异较大的、不同的奖励诱导，设计 RLHF 的奖励模型时也是一样。
