在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
二手平台上"AI倒爷"倒卖免费AI生成品（如Kimi研究报告）套利，利用信息差收割下沉人群（老年人、省事者、职场人）。卖家分服务型"云劳力"代操作和整合型"全家桶"打包工具，通过共享账号或出售算力盈利，揭示灰产生态和认知代差。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
强化学习能力强大，几乎已经成为推理模型训练流程中的标配，也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里，研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法，通过替换模型内部的MLP模块，让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻，而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%，也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
两周前，港科大讲座教授、冯诺依曼研究院院长贾佳亚团队开源了他们的最新成果 DreamOmni2，专门针对当前多模态指令编辑与生成两大方向的短板进行了系统性优化与升级。该系统基于 FLUX-Kontext 训练，保留原有的指令编辑与文生图能力，并拓展出多参考图的生成编辑能力，给予了创作者更高的灵活性与可玩性。
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——
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：
