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近日，北京大学王选计算机研究所周嘉欢团队在人工智能重要国际期刊 IEEE TPAMI 发布了一项最新的研究成果：LSTKC++ 。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面（GUI）环境下多模态大模型智能体（MLAs）的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系，精心设计了 34 项高风险交互任务，横跨网页端与移动端双重测试平台，对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估，系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
人工智能（AI），如果可以像人类一样“思考”，或许能够帮助我们理解人类的思维方式，尤其是不同心理状态（如抑郁或焦虑）的人群如何做出决策，进而为人类健康研究提供一个新视角。
DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法，被直接注入到模型的推理过程中时，它们却难以恢复，而且越大的模型越难恢复。
最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：prompt不仅没有死，反而是理解大模型最重要的科学工具。
MIT最新研究让LLM直接操控宇宙飞船进行太空追逐挑战赛：ChatGPT少量微调即获第二，开源Llama更胜一筹，凭提示词精准追踪卫星、节省燃料，更是0%失败率，验证AI小数据高效与自主航天可行，为未来的太空漫游铺路。
本文第一作者是上海交通大学计算机学院三年级博士生程彭洲，研究方向为多模态大模型推理、AI Agent、Agent 安全等。通讯作者为张倬胜助理教授和刘功申教授。
又有新瓜了！走了近十名核心研究员后，奥特曼内部备忘录喊话：「传教士终将打败雇佣兵」。另有最新爆料称，小扎挖人几乎癫狂，甚至开出了四年3亿美金的薪酬包。
Legora从观察律师朋友被"thankless tasks"拖累的痛苦中诞生，通过"真正合作伙伴"而非单纯工具的协作理念，解决了传统法律研究低效问题——AI可为律师每周节省4小时、年增10万美元计费时间，目前已服务250家顶级律所实现数据室审查从数周压缩至数小时。