AI
Hugging Face 推出 HopeJR 和 Reachy Mini 两款开源人形机器人
科技媒体 TechCrunch 昨日（5 月 29 日）发布博文，报道称 AI 开发平台 Hugging Face 最新推出 HopeJR 和 Reachy Mini 两款开源人形机器人，进一步进军机器人领域。
Salesforce 以 80 亿美元收购 Informatica，助力 AI 发展
Salesforce，这家云软件巨头，最近宣布了一项重磅收购交易，计划以80亿美元的价格收购数据管理公司 Informatica。 这笔交易的价格较 Informatica 一年前的市场价值下降了27%，显示出两家公司在增长放缓的背景下重新谈判的必要性。 自从 Salesforce 去年推出其人工智能产品 Agentforce 以来，AI 行业的竞争愈发激烈，时间的紧迫感让这项收购显得尤为重要。
未来五年，AI 可能取代一半入门级白领工作
在最近的一次采访中，Anthropic 公司的首席执行官达里奥・阿莫代伊（Dario Amodei）发出了一个引人注目的警告。 他表示，随着人工智能(AI)技术的快速发展，未来五年内，可能会有一半的入门级白领工作被取代，而失业率则可能飙升至10% 到20%。 阿莫代伊强调，许多工人并没有意识到这种变化即将到来，很多人对此感到难以置信。
OpenAI o3 AI 推理模型成关键“侦探”，发现 Linux 内核高危漏洞
安全专家 Sean Heelan 于 5 月 22 日发布博文，报道称在 OpenAI 的 o3 推理模型帮助下，他成功发现了 Linux 内核重大漏洞，追踪编号为 CVE-2025-37899。
Anthropic重磅开源！“电路追踪”工具解锁AI大脑，揭秘大模型决策全过程
近年来，大语言模型（LLM）的快速发展为人工智能领域带来了前所未有的突破，但其内部决策过程却常常被视为“黑盒子”，难以捉摸。 5月29日，AI研究领域的明星公司Anthropic发布了一项重大开源成果——“电路追踪”(Circuit Tracing)工具，为破解大模型的内部工作机制提供了全新视角。 这一工具不仅能帮助研究人员深入探索AI的“思考”过程，还为推动更透明、可控的AI发展迈出了重要一步。
视频推理界的“福尔摩斯测试”：所有大模型，统统不及格 | 论文代码开源
一个新的Benchmark，竟让大模型在复杂视频推理这事儿上统统不及格！ 这就是腾讯ARC Lab和香港城市大学最新推出的Video-Holmes——如其名，它可以说是视频推理界的“福尔摩斯测试”，通过让多模态大模型参与“推理杀人凶手”, “解析作案意图”等高难度的推理任务，以展现他们复杂视频推理能力的边界。 而且Video-Holmes可以说是规避了现在业内已有的Benchmark痛点，即视频源和问题都偏简单，没法反映推理模型和非推理模型之间的差距。
博士级AI智能体写的论文，首次登上顶会ACL！人类作者只是监工
有个叫Zochi的AI系统写了一篇研究论文，并且被顶级学术会议ACL 2025的主会场接受了！ ACL是自然语言处理（NLP）领域里最顶尖的会议之一。 Zochi是Intology AI开发的首个博士级智能体，就像一个从头到尾完成科学研究「AI科学家」。
视频实时生成可交互！ 两位自动驾驶大牛创业世界模型：40毫秒/帧，无需任何游戏引擎，人人免费可玩
李飞飞押注的世界模型领域，迎来两位自动驾驶大牛创业新成果！ 无需任何游戏引擎，AI能以40毫秒/帧想象并实时生成视频。 40毫秒/帧啥概念？
妈妈再也不用担心延迟了！斯坦福手搓Llama超级内核，推理仅需0.00068秒
想象一下：你和AI聊天时，每句话都要等它3秒——血压是不是瞬间飙升？ 低延迟LLM推理，就是专门针对这个问题的解决办法。 博客地址：「整了个大活」：他们手搓了个叫做「Megakernel」超级玩具（推理引擎），把Llama-1B的前向传播整个塞进单个GPU内核！
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
在人类的认知过程中，视觉思维（Visual Thinking）扮演着不可替代的核心角色，这一现象贯穿于各个专业领域和日常生活的方方面面。 图 1：需要借助「脑补」图像进行思考的真实世界任务。 这些任务通常需要视觉预见性和想象力，仅凭基于文本的思考无法完全实现生物化学家在探索新的治疗途径时，会在脑海中构建蛋白质的三维立体结构，通过视觉化的分子间相互作用来理解复杂的生化过程；法医分析师在破解疑难案件时，需要在心中重建犯罪现场的空间布局，通过视觉推理来验证证据之间的逻辑连接；建筑师在设计创新建筑时，会在脑海中不断勾勒和修正建筑草图，通过视觉想象来优化空间配置和光照效果；篮球运动员在制定战术策略时，需要在脑海中构想队友的跑位路线、防守阵型的变化以及关键时刻的战术配合，通过视觉化的场景想象来设计最佳的进攻方案；在日常决策中，一般人也会通过「脑补」各种可能的场景图像来辅助判断和选择，用脑海中自发生成的图像作为认知媒介。
基准测试揭秘大模型“字数危机”：26个模型长文本生成普遍拉胯，最大输出长度过度宣传
你是否曾对大语言模型（LLMs）下达过明确的“长度指令”？ 比如，“写一篇10,000字的长文，详细分析某个议题。 ”看似简单的要求，实际却往往让这些模型“力不从心”：不是生成内容不足，就是重复啰嗦，甚至直接罢工拒绝生成。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理，大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。 UC Berkeley团队共同一作Xuandong Zhao把这项成果称为：大模型无需接触真实答案，仅通过优化自己的信心，就能学会复杂推理。 具体来说，新方法完全不需要外部奖励信号或标注数据，只需使用模型自身的置信程度作为内在奖励信号。
原来Veo 3早有苗头！人大联合值得买科技在CVPR 2025提出全新「图像到有声视频」生成框架
本文介绍工作由中国人民大学高瓴人工智能学院宋睿华团队、李崇轩、许洪腾与值得买科技 AI 团队共同完成。 第一作者王希华是人大高瓴博士生（导师：宋睿华），他的研究兴趣主要在多模态生成，之前提出利用音频布局（audio layout）为视频生成同步声音的TiVA模型，已发表在MM 2024。 宋睿华的团队主要研究方向为多模态理解、生成与交互。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
本文共同第一作者为新加坡国立大学博士生铁宸睿和多伦多大学研究助理/本科生孙圣翔。 合作者为朱锦轩、刘益伟、郭京翔、胡越、陈浩楠、陈俊廷、吴睿海。 通讯作者为新加坡国立大学计算机学院助理教授邵林，研究方向为机器人和人工智能。
LLM省钱大测评！48块GH200，首个百亿级参数量实证
近年来，大型语言模型（LLM）如GPT系列取得了革命性进展，在自然语言处理、内容创作、多语言翻译乃至科学研究等众多领域展现出惊人能力。 然而，模型参数量（如DeepseekR1的671B参数）和上下文窗口的急剧膨胀，带来了巨大的计算力（GPT-3训练约需3640Petaflop/s-days）、能源消耗和资金投入（GPT-3训练成本估计超460万美元）。 高昂的成本已成为制约LLM进一步发展和广泛应用的关键瓶颈。
100亿H20没卖出，英伟达狂赚1000多亿破纪录！
英伟达狂赚不止，再次交出了亮眼成绩单！ 今早，英伟达2026财年第一季度财报公布，再次破纪录：营收达441亿美元，较上一季度增长12%，较去年同期增长69%数据中心收入达391亿美元，较上一季度增长10%，较去年同期增长73%数据中心占据收入的大头，其次为游戏。 受新出口许可要求影响，英伟达因H20库存积压及采购义务，在本季度计提了45亿美元费用。
DeepSeek免费超越GPT-4？
DeepSeek 最新发布了 R1-0528 版本，这次更新的最大亮点是"深度思考"能力大幅提升。 很简单：进入 DeepSeek 官网、APP 或小程序，在对话界面开启"深度思考"功能即可。 图片API 接口也同步更新，调用方式保持不变。
DeepSeek-R1小升级！体验后有被惊艳到
今年1月，DeepSeek-R1横空出世，凭借在性能和成本方面展现出的巨大优势，迅速成为全球人工智能(AI)领域瞩目的焦点。 时隔四个月，这款大模型迎来了小升级。 5月28日，DeepSeek正式发布了R1的最新版本——DeepSeek-R1-0528。
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