理论

3D VLA新范式！中科院&字节Seed提出BridgeVLA，斩获CVPR 2025 workshop冠军！

只需要三条轨迹，就能取得 96.8% 的成功率？视觉干扰、任务组合等泛化场景都能轻松拿捏？或许，3D VLA 操作新范式已经到来。

6/24/2025 11:50:37 AM

OpenAI硬件陷“抄袭门”，商标/设计极其相似，官方火速删帖

才官宣1个月，奥特曼未出世的AI硬件，已陷入“抄袭门”。最新消息，OpenAI斥64亿美金收购的AI硬件公司IO，因商标、产品设计侵权等问题，被告上法庭。原告是IYO，2021年从Google X孵化成立，主营下一代“无屏幕语音计算设备”。

6/24/2025 11:49:20 AM

携程机票前端Web流式通信SSE全链路应用实践

作者简介Chris Xia，携程前端开发专家，关注新技术革新和研发效率提升。本文介绍了携程机票前端基于Server-Sent Events（SSE）实现服务端推送的企业级全链路通用技术解决方案。深入探讨 SSE 技术在应用过程中包括方案对比、技术选型、链路层优化以及实际效果等多维度的技术细节，为类似使用场景提供普适性参考和借鉴。

6/24/2025 9:51:47 AM

Chris Xia

引言传统的文档切分方法通常采用基于特定字符和固定长度的切分策略，这种方法虽然实现简单，但在实际应用中容易割裂完整的语义单元，导致后续的信息检索与理解受到影响。相比之下，一种更智能的切分方法是基于句子余弦距离的语义切分。它不再依据特定字符和固定长度进行机械切分，而是对每个句子进行 embedding，以此来计算相邻句子的余弦距离，再通过算法算出一个相对合理的切分点（某个距离值），最后将不大于该阈值的相邻句子聚合在一起作为一个文档块，从而实现文档语义切分。

6/24/2025 9:51:10 AM

燃哥讲AI

特斯拉Robotaxi终于来了，但这11个误区你得先搞清楚

6月22日，特斯拉在奥斯汀正式启动了Robotaxi服务。我在推特上看到那些邀请函截图时，说实话有点震惊——这个被马斯克承诺了无数次的服务，居然真的开始了。不过，网上关于特斯拉Robotaxi的讨论，很多都是错误的。

6/24/2025 9:16:48 AM

阿丸笔记

微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能

今天凌晨，微软在官网发布了创新小参数模型Mu。 Mu仅有3.3亿参数，但其性能可以比肩微软之前发布的小参数模型Phi-3.5-mini，体量却比它小10倍左右，并且在离线NPU的笔记本设备上，可以跑出每秒超过100 tokens的响应，这在小参数模型领域非常罕见。此外，Mu支持在Windows中设置智能体，可将自然语言指令实时转化为系统操作，例如，只需对着电脑说一句 “把鼠标指针调大一些，调整屏幕亮度”，智能体就能精准定位到相关设置项一键完成调整。

6/24/2025 9:08:31 AM

AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」

本文共同第一作者为张均瑜与董润沛，分别为伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学研究生与博士生；该研究工作在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校张欢教授与 Saurabh Gupta 教授，加州大学伯克利分校 Jitendra Malik 教授的指导下完成。「The most effortful forms of slow thinking are those that require you to think fast.」 ——Daniel Kahneman，Thinking，Fast and Slow(2011)在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。我们习惯让 AI 模仿人类思维方式：先依赖直觉快速反应（System 1），再慢慢进入逻辑推理（System 2）；答题时先给出初步判断，再自我反思逐步修正……模仿人类的推理节奏，已经成为语言模型推理策略的默认路径。

6/24/2025 9:05:00 AM

28岁辍学生掌舵Meta超级AI！小扎掷千亿，与奥特曼密谋，新「王」登顶

19岁MIT辍学，24岁白手起家的亿万富翁，扎克伯格为他豪掷143亿美元，28岁掌管Meta新设立的「超级智能」部门。这些标签哪一个都足够让人侧目，但汇聚在Alexandr Wang身上，却只是他AI「登月计划」的起点。最近，这位Scale AI创始人宣布辞去CEO职位，正式加盟Meta，挑起打造超越人类智能AI的重任。

6/24/2025 9:04:21 AM

哈佛重磅预警！经济学家预言：全球AI失业潮2年来袭，世界经济大崩盘在即

AI接管全员工作，这个话题彻底火了。甚至连哈佛商学院都做了一个Youtube视频，预警如果AI接管人类的所有工作时，将会发生什么。在访谈中，弗吉尼亚大学经济学教授、领先的AI经济学家 Anton Korinek揭示了为何AGI可能在短短2-5年内实现。

6/24/2025 9:01:57 AM

无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码

本文的第一作者罗琪竣、第二作者李梦琦为香港中文大学（深圳）计算机科学博士生，本文在上海交通大学赵磊老师、香港中文大学（深圳）李肖老师的指导下完成。长序列训练对于模型的长序列推理等能力至关重要。随着序列长度增加，训练所需储存的激活值快速增加，占据训练的大部分内存。

6/24/2025 9:00:00 AM

我在哪？要去哪？要怎么去？字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航

在当今科技飞速发展的时代，机器人在各个领域的应用越来越广泛，从工业生产到日常生活，都能看到它们的身影。然而，现代机器人导航系统在多样化和复杂的室内环境中面临着诸多挑战，传统方法的局限性愈发明显。一、传统导航瓶颈凸显，Astra 应势而生在复杂的真实世界中，移动机器人想要安全可靠地行走，必须解决三大挑战：我要去哪？

6/24/2025 8:57:43 AM

大型语言模型微调全攻略：从理论到实战的终极指南

译者|朱先忠审校|重楼微调是将预先在海量通用数据上训练好的大型语言模型，在更小、更具体的领域或任务数据集上进一步训练的过程。其核心在于利用预训练模型获得的通用语言理解能力，通过特定数据进行针对性调整，使模型能深刻理解专业术语、领域规则和任务要求，从而生成更准确、更符合特定需求的输出。引言想象你拥有一个像GPT-3或Llama 3这样强大的LLM，它已在互联网规模的文本上进行了预训练，能回答一般问题、创作文本、总结文章、翻译语言。

6/24/2025 8:52:54 AM

朱先忠

只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题

只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！强化学习提升模型推理能力再添例证。来自上海创智学院、上海AI Lab的MM-Eureka系列工作提出了新的强化学习算法CPGD（Clipped Policy Gradient Optimization with Policy Drift）——相比于传统GRPO、RLOO等算法显著缓解了训练不稳定（甚至崩溃）的问题，并带来显著性能提升。

6/24/2025 8:45:00 AM

CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+：用单步扩散模型修复 3D 重建伪影

在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。为了解决这个问题，来自英伟达的研究团队联合提出了一种创新方案 —— Difix3D ，通过单步扩散模型对 3D 渲染结果进行 “图像修复”，显著提升新视角图像的质量和一致性。该工作已被 CVPR 2025 接收，并入选 Best Paper Award 候选。

6/24/2025 8:40:00 AM

企业正在高薪招聘的11大热门AI岗位

各企业对工作场所中的AI持乐观态度，但AI的迅速普及也催生了对新人才的需求，以帮助设计、开发、实施和维护AI工具和服务。 AI的受欢迎程度不仅在科技行业迅速增长，而且在其他所有行业也同样如此，因为各企业正迅速采用这项技术以简化业务流程。 Foundry最近对高级IT专业人员进行的一项调查发现，预计到2025年底，AI支出将保持稳定，61%的企业表示他们计划增加支出，而只有1%的企业表示他们计划减少支出，总计有88%的企业表示，他们已经投资或计划投资于帮助内部构建AI能力的工具。

6/24/2025 7:00:00 AM

Sarah

模型合并之 PMA 策略：大型语言模型预训练的 “加速引擎”

大家好，我是肆〇柒。在 AI 领域，大型语言模型（LLM）在自然语言处理、智能问答系统和代码生成等众多任务中展现出卓越能力。然而，这些模型的发展面临诸多挑战，包括预训练成本高昂、特定领域后训练效果有限、性能扩展预测不确定以及大规模训练不稳定等问题。

6/24/2025 3:00:00 AM

肆零柒

AI“黑科技”入侵医药行业，究竟藏着多少惊喜变革？

人工智能(AI)技术在医药行业的应用日益广泛且深入。从特药药房的患者精细化管理到制药企业的数字化转型，AI技术正逐步改变着医药行业的运营模式和服务方式。本文汇集了企业网D1net .

6/24/2025 1:30:00 AM

赵立京

超实用！SpringAI提示词的四种神级用法

提示词（Prompt）是输入给大模型（LLM）的文本指令，用于明确地告诉大模型你想要解决的问题或完成的任务，也是大语言模型理解用户需求并生成准确答案的基础。因此 prompt 使用的好坏，直接决定了大模型生成结果的质量（是否符合预期）。那问题来了，在 Spring AI/Spring AI Alibaba 如何用好提示词？

6/24/2025 12:00:00 AM

磊哥

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