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AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight

AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
你打造了一支「超级AI战队」——战队里每个AI都各司其职：有的收集信息、有的负责判断，还有的协调执行，一起协作攻克复杂任务。 这个愿望看似天衣无缝，结果却往往以失败告终。 问题就出在：当「问题」出现的时候，如何知道是哪个AI干的？
6/3/2025 9:08:00 AM
硅谷今夜集体失眠！互联网女皇340页AI报告猛料刷屏，大佬熬夜头秃

硅谷今夜集体失眠！互联网女皇340页AI报告猛料刷屏，大佬熬夜头秃
互联网女皇、传奇投资者Mary Meeker，再度出山！ 曾经，女皇的《互联网趋势报告》一出，整个科技圈都要抖三抖。 硅谷大佬觉都不睡了，都要连夜研读这份刷屏圈内头条的重磅报道。
6/3/2025 9:06:00 AM
免费使用Sora！微软发布Bing Video Creator

免费使用Sora！微软发布Bing Video Creator
今天凌晨1点，微软在官网发布了Bing搜索引擎全新功能——Bing Video Creator。 Bing Video Creator由OpenAI的文生视频模型Sora提供技术支持，通过自然语言就能生成写实、风景、卡通、影视等各种视频。 同时会免费为用户提供该服务，生成速度分为快速和标准两种模式，初始有10次快速生成机会，用完后可消耗 100 微软奖励积分继续使用，或继续选择标准速度。
6/3/2025 9:05:29 AM
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力

无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
当AI试图破解数学、编程与科学的难题时，它常常像一位灵感乍现的天才，却又难以稳定发挥。 新加坡国立大学、清华大学和Salesforce AI Research的研究者，提出了一种革命性的训练框架——元能力对齐，赋予模型稳健的推理能力，让顿悟成为常态。 论文链接：，能够高效地系统化培养大模型的数学，编程和科学问题上的基本推理能力。
6/3/2025 9:05:00 AM
LeCun新作反杀AGI派！AI连「鸟」都搞不懂，拿什么超越人类？

LeCun新作反杀AGI派！AI连「鸟」都搞不懂，拿什么超越人类？
LLM真的可以像人类一样「思考」了？ 图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文，狠狠打脸了LLM类人的神话。 论文链接：，LeCun认为，大模型就是随机鹦鹉，它们的智力甚至连阿猫阿狗都不如。
6/3/2025 9:02:00 AM
谷歌 Gemini Live 功能正式登陆 iOS 平台，开启 AI 识别新体验

谷歌 Gemini Live 功能正式登陆 iOS 平台，开启 AI 识别新体验
近日，谷歌宣布其创新的 Gemini Live 功能现已正式上线苹果 iOS 和 iPadOS 平台，但目前仅限于美国地区的用户体验。 这项新功能允许用户通过 Gemini App，轻松享受 AI 识别场景和屏幕内容的便利。 令人惊喜的是，这一切都是免费的，无需额外的订阅费用。
6/3/2025 9:01:10 AM
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AI 招聘初创 Moonhub 关停:Salesforce 吸纳部分人才

AI 招聘初创 Moonhub 关停:Salesforce 吸纳部分人才
据 TechCrunch 报道，Salesforce 发言人澄清，该公司并非如最初报道那样“收购”了 AI 招聘初创公司 Moonhub。 发言人表示，Moonhub 实际上正在关闭，只有部分团队成员将加入 Salesforce，而非此前 Moonhub 声明中暗示的整个团队。 Moonhub 由前 Meta 工程师 Nancy Xu 于2022年创立，专注于开发利用人工智能技术筛选和招聘人才的工具。
6/3/2025 9:01:05 AM
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ChatGPT 高级语音模式惊现 “广告插播”！用户质疑服务质量

ChatGPT 高级语音模式惊现 “广告插播”！用户质疑服务质量
最近，一名 ChatGPT 的付费用户在使用其高级语音模式时，遇到了让人惊讶的情况。 他原本在与 ChatGPT 讨论寿司的话题，却突然被转入了一段广告宣传，令他目瞪口呆。 根据用户的描述，ChatGPT 在谈话中毫无预兆地开始介绍一种名为 Prolon 的营养计划，并且详细拼读了网址，似乎这段广告是完全不受控制地被植入的。
6/3/2025 9:01:04 AM
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AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知

AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
通往AGI最大的绊脚石，便是互联网数据不够用了！ DeepSeek-R1、OpenAI的o系推理模型出世，不再单纯依赖人类标注「标准答案」，而是通过RL实现破局。 但问题来了——当前，LLM依然需要人类设计「正确信号」来指导训练。
6/3/2025 8:51:00 AM
微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失

微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失
最近，微软亚研院的研究团队开源了原生1bit精度的大模型：BitNet b1.58 2B4T。 还没过几天，原班人马带着第二代BitNet v2来了！ 这次性能几乎0损失，但占用内存和计算成本显著降低！
6/3/2025 8:49:00 AM
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高

SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
随着 OpenAI 的 o1/o3 和 Deepseek-R1 等具备强大推理能力的大语言模型相继问世，学界普遍采用「监督微调 强化学习」的两阶段训练范式：先通过推理数据进行监督微调（SFT），再通过强化学习（RL）进一步提升性能。 这种成功模式启发了研究人员将其优势从纯文本领域拓展到视觉 - 语言大模型（LVLM）领域。 但近日的一项研究成果却给出了一个惊人的发现：「SFT 可能会阻碍学习 —— 经常导致出现伪推理路径，而 RL 则是在促进真正的多模态推理！
6/3/2025 8:49:00 AM
挑战强化学习后训练霸权！全新无监督方法仅需1条数据+10步优化

挑战强化学习后训练霸权！全新无监督方法仅需1条数据+10步优化
无需标注数据、无需繁琐奖励设计，只用10步就能见效——「熵最小化」或许比强化学习更适合大语言模型快速升级。 强化学习（RL）近年来在大语言模型（LLM）的微调中大获成功，但高昂的数据标注成本、复杂的奖励设计和漫长的训练周期，成为制约RL进一步应用的瓶颈。 Ubiquant研究团队提出了一种极为简单有效的无监督方法——One Shot熵最小化（Entropy Minimization，EM），仅用一条无标签数据，训练10步内即可显著提升LLM性能，甚至超过使用成千上万数据的RL方法。
6/3/2025 8:49:00 AM
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘

揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。 训练中暴露的敏感信息往往被模型“记住”，引发广泛关注。 在此背景下，机器遗忘（Machine Unlearning）技术应运而生，目标是在不影响整体能力的前提下，有选择性地抹除特定知识。
6/3/2025 8:44:00 AM
Mamba核心作者新作：取代DeepSeek在用的注意力机制，专为推理打造

Mamba核心作者新作：取代DeepSeek在用的注意力机制，专为推理打造
曾撼动Transformer统治地位的Mamba作者之一Tri Dao，刚刚带来新作——提出两种专为推理“量身定制”的注意力机制。 在保持模型性能不变的情况下，将解码速度和吞吐量最高提升2倍，大大优化了模型的长上下文推理能力。 这项研究的三位作者均来自普林斯顿大学，论文主要有两大贡献：其一，提出Grouped-Tied Attention（GTA），与已集成到LLaMA 3的注意力机制GQA质量相当，但KV缓存用量减少约50%。
6/3/2025 8:43:00 AM
SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」
在这个 AI 技术与应用大爆发的时代，我们最不缺的就是「热词」，从自回归到扩散模型，从注意力机制到状态空间模型，从思维链到推理模型…… 有时候，其中一些热词会聚拢一处，为 AI 世界创造出新的可能性。 今天我们要介绍的这项研究便是如此，集齐了长上下文、状态空间模型（SSM）、扩散模型、世界模型等「热词」，创造了一种全新的「视频世界模型」。 该研究来自斯坦福大学、普林斯顿大学和 Adobe Research，在社交网络上引起了不少关注。
6/3/2025 8:40:00 AM
北大校友造通用AI Agent，可执行1000个操作，无邀请码立即上手试用

北大校友造通用AI Agent，可执行1000个操作，无邀请码立即上手试用
无邀请码，就可直接上手！ 北大校友官宣推出号称“最强通用Agent” Fairies（中译仙女），能执行Deep research、代码生成、发邮件等1000个操作。 编辑部的小伙伴一上手实测就发出了如下感叹~关键是无需邀请码，Mac和Windows用户只需下载APP就能立即上手试玩。
6/3/2025 8:39:00 AM
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化

UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
就在刚刚，UC伯克利CS博士后Xuandong Zhao，分享出来自己「今年参与的最鼓舞人心的工作」。 他和同事们发现，在没有外部奖励的情况下，LLM竟然只靠「自信爆棚」，就学会了复杂推理？ 论文地址：，竟能学会复杂推理LLM不靠外部奖励，就能自己学会复杂推理，这个结论实在很出乎意料。
6/3/2025 8:38:00 AM
Claude团队打开大模型「脑回路」，开源LLM思维可视化工具来了

Claude团队打开大模型「脑回路」，开源LLM思维可视化工具来了
Claude团队来搞开源了——推出“电路追踪”（circuit tracing）工具，可以帮大伙儿读懂大模型的“脑回路”，追踪其思维过程。 该工具的核心在于生成归因图（attribution graphs），其作用类似于大脑的神经网络示意图，通过可视化模型内部超节点及其连接关系，呈现LLM处理信息的路径。 研究人员通过干预节点激活值，观察模型行为变化，从而验证各节点的功能分工，解码LLM的“决策逻辑”。
6/3/2025 8:35:00 AM