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智能软体仿生观赏鱼“金鳞”亮相，在水族馆、公园有望“以假乱真”
据介绍，这款以金龙鱼为原型精心设计的仿生鱼具备前沿的仿生科技，在水生生物科普教育、水族馆娱乐观赏以及家庭互动体验等领域掀起一场革命性的浪潮。
用任务向量做模型编辑为何有效？这篇ICLR 2025 Oral论文给出了理论分析
本文作者李宏康，博士毕业于美国伦斯勒理工大学，本科毕业于中国科学技术大学，并即将前往宾夕法尼亚大学担任博士后研究员。 研究方向包括深度学习理论、大语言模型理论等等。 本文的通讯作者为伦斯勒理工大学的汪孟教授。
百页专业报告一次直出！Jürgen团队开源框架WriteHERE，重塑AI写作天花板
在 AI 长文写作领域，一项革命性突破正在改写行业规则 —— 由「人工智能之父」Jürgen Schmidhuber 领衔的团队，正式开源其长文写作框架 WriteHERE。 该框架凭借异质递归规划（Heterogeneous Recursive Planning）技术，实现单次生成超 4 万字、100 页专业报告的能力，在小说创作、报告生成场景中全面超越 Perplexity 付费版「深度研究」、DeepMind 的 Agent's Room 及斯坦福 STORM 等顶尖方案。 论文标题：Beyond Outlining: Heterogeneous Recursive Planning for Adaptive Long-form Writing with Language Models论文地址： & 在线 Demo： 仓库：「大纲先行」到「实时编织」现有 AI 长文生成系统（如 Agent's Room、STORM）多将写作简化为「规划 - 填充」的线性流程，而 WriteHERE 首次通过数学形式化揭示：长文写作本质上是检索（Retrieval）、推理（Reasoning）、写作（Composition）三类异构任务的动态编织。
RL很重要，但远非All You Need！微软副总裁：AI不靠单个技术撑起
「AI 领域确实存在苦涩的教训，但若当初全盘接受它，我们现在可能还在用线性回归搞强化学习。 」刚刚，微软副总裁 Nando de Freitas 一篇长推文表达了自己的观点：反对单一技术的过度宣传，如 RL，应该强调多领域合作的重要性；AI 进步不是靠单一天才撑起的，而是成千上万的参与者共同推动了这一领域的发展；过去的一些观点在当时看似合理，但随着技术的发展，这些观点显得过时；人工智能的发展需要不断突破传统观念，就像数学一样，通过不断的探索和试错来逐步推进。 推文中，Freitas 还透露 RL 固然重要，但还远未达到「RL is all you need」的程度。
直观即时绘制3D模型，可添加文本提示，VAST又开源了
3D生成明星玩家VAST，又又又又又开源了！ Tripo Doodle（内部代号TripoSG Scribble) ，能够将简单的2D草图和文本提示（Text Prompt）实时转化为精细的3D模型。 它改进了传统3D建模学习曲线陡峭、耗时耗力的痛点，尤其是在初期“打形”阶段。
多模态大模型改造人脸防伪检测，厦大腾讯优图等研究入选CVPR 2025
近年来，人脸合成技术在快速发展，相关检测任务也逐渐从“看得出来”向“说明白为什么”演进。 除了判断一张脸是真还是假，更需要模型能“说出个所以然”。 在CVPR 2025的工作《Towards General Visual-Linguistic Face Forgery Detection》中，研究团队尝试从视觉 语言的多模态视角来改进伪造检测方法。
满血o3降智和幻觉倍增的原因可能找到了
OpenAI推出的满血O3“跑分”（Benchmark）貌似又被独立测试揭穿是刷榜了，而奇怪的测试基准数据可能就是o3降智和幻觉倍增的原因？ 你可能要问了，一个数学基准测试，与降智和幻觉有什么关系？ 事情要从去年12月说起。
MCP vs Function Calling，该如何选？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景落地 - 如何为 LLM 集成选择合适的策略？ 众所周知，大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了企业自动化、客户交互以及决策制定的方式，其强大的语言生成能力为各行业带来了前所未有的机遇。 然而，要充分发挥 LLMs 的潜力，仅仅部署一个预训练模型是远远不够的。
全球首个无限时长视频生成！新扩散模型引爆万亿市场，电影级理解，全面开源
不是5秒，不是10秒，更不只是1分钟。 AI视频生成，正式迎来无限时长的时代！ 来，话不多说，直接来看一部AI版《罗马假日》：而就是这么一部小短剧片段，它的“起点”，仅仅就是一张照片和一句Prompt：身着优雅西装的欧美男子与一位美女漫步在罗马街头，分享各自的生活趣事，眼神中满是欣赏；夕阳西下，余晖洒在两人脸上，彼此深情对视。
Sebastian Raschka长文：DeepSeek-R1、o3背后，RL推理训练正悄悄突破上限
著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又双叒叕更新博客了。 这次的主题是《LLM 推理的强化学习现状》。 博客地址： AI 社区很热闹，尤其是 Llama 4 和 GPT-4.5 等新旗舰模型的发布。
AI创造新物理学，暴力破解引力波！宇宙观测开挂50倍，三体人直呼内行
就在刚刚，AI又将物理学，推动到了全新的领域。 来自马克斯·普朗克光科学研究所（MPL）、加州理工等机构的科学家发现，AI已经设计出了人类尚未理解的引力波探测工具。 这一发现，直接将可观测的宇宙体积扩大了50倍！
UIUC联手谷歌发布Search-R1：大模型学会「边想边查」，推理、搜索无缝切换
本文的作者来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、马萨诸塞大学（UMass）和谷歌。 本文的第一作者为 UIUC 博士生金博文，主要研究方向为与大语言模型相关的智能体、推理和强化学习研究。 其余学生作者为 UMass 博士生曾翰偲和 UIUC 博士生岳真锐。
更懂公务员的大模型：写作/意图理解/公文排版全拿捏，部署成本直降90%，来自金山
当政务大模型具备推理能力，部署成本直降90%，写作效率提升71.58%、意图理解提升34.87%、公文排版能力提升12%。 如上新进展，来自金山办公。 时隔四个月，金山自研政务大模型完成推理能力升级。
数据：ChatGPT 搜索在欧洲迅速增长
根据 OpenAI 在其最新报告中披露的信息，ChatGPT 搜索功能在欧洲的增长势头惊人。 ChatGPT 搜索允许用户通过聊天机器人获取最新的网络信息，并将这些信息整合到回答中。 OpenAI 的欧盟子公司 OpenAI Ireland Limited 表示，在截至今年3月31日的六个月内，ChatGPT 搜索的平均每月活跃用户数已达到约4130万，这一数字相比于2024年10月31日的六个月内的1120万用户，显著增加。
ChatGPT Search 用户激增，欧盟监管压力加剧
根据 OpenAI 最近的一份报告，其旗下的 ChatGPT Search 在欧盟的用户数量在过去六个月内大幅增长，活跃用户数达到了约4130万。 这个数字相比于2024年10月的1120万几乎是三倍的提升。 这一变化意味着 ChatGPT Search 很可能在不久的将来达到欧盟《数字服务法》（DSA）所规定的4500万用户的门槛，一旦超过这一界限，将面临更严格的监管措施。
GLM-4-32B 与 GLM-Z1-32B 在 OpenRouter 上线，免费开放
清华大学 KEG 实验室（THUDM）研发的 GLM-4-32B 及 GLM-Z1-32B 两款前沿大语言模型(LLM)正式在 OpenRouter 平台上线，且完全免费向全球用户开放。 这一里程碑式的事件标志着高性能 AI 模型的普及迈出了重要一步，为开发者、研究人员及 AI 爱好者提供了强大的工具，以推动人工智能应用的进一步创新。 模型上线:性能强劲，免费开放GLM-4-32B 作为一款拥有320亿参数的通用大语言模型，以其在复杂推理、数学能力及多语言处理方面的卓越表现，成为当前开源 LLM 领域的佼佼者。
马斯克的 x 计划筹 250 亿美元开发 Colossus 2 超级计算机
近日，埃隆・马斯克创办的人工智能公司 xAI 在扩大其现有 Colossus 超级计算机的基础上，宣布将启动一个雄心勃勃的新项目。 据报道，xAI 计划在即将进行的融资中筹集高达250亿美元，以支持其下一个超级计算机 Colossus2的开发。 图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在与现有投资者的电话会议中，马斯克表示，公司将进行合理的估值，这一表态被市场解读为即将进行新一轮融资的信号。
采样越多越聪明？隐式扩展颠覆认知，采样搜索如何挑出完美解
先让模型生成多个候选答案，再通过自我验证挑出「真金」。 基于采样的搜索在许多推理任务中表现优异，可关于它的扩展趋势，还有许多未解之谜。 随着采样数量的增加，模型的推理性能能否继续提升？