通过收集六名志愿者一周的多模态生活数据，研究人员构建了300小时的第一视角数据集EgoLife，旨在开发一款基于智能眼镜的AI生活助手。项目提出了EgoButler系统，包含EgoGPT和EgoRAG两个模块，分别用于视频理解与长时记忆问答，助力AI深入理解日常生活并提供个性化帮助。
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。
3 月 18 日上午，字节跳动豆包大模型部门（Seed）召开全员会，由负责模型应用相关工作的朱文佳，与新近加入的负责 AI 基础研究探索工作的吴永辉共同主持。两人谈到了未来的目标，明确 Seed 部门的最重要目标是探索智能上限；同时强调进一步加强组织文化，提高技术开放程度，并考虑推进开源。
在一轮轮 AI 基础建设起来之后，目前率先卷起来的应用场景，是「深度研究」。
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。
OpenAI 又有重量级员工出走！这次是后训练负责人、研究副总裁 William Fedus。今天凌晨，Fedus 在 X 上发表了一则公开离职信，讲述了他离职的原因以及今后的去向。
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。
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。
AI搜索工具正席卷美国，近四分之一的人已抛弃传统搜索引擎。然而，最新研究揭露，这些工具在引用新闻时错误率高达60%，令人大跌眼镜。
自由与好奇心是学术研究最宝贵的特质，正是对未知的执着探索，才能孕育改变世界的创新。
