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刚刚，2025哥德尔奖出炉！破解30年难题，十年论文摘桂冠

就在刚刚，理论计算机科学界迎来喜讯！康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman，荣获2025年哥德尔奖！凭借2016年合著的论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》，他们共享此奖。

6/10/2025 4:27:16 PM

强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解

这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。就在刚刚的新加坡国立大学建校120周年（NUS120）之际，Sutton受邀发表演讲——塑造AI和强化学习的未来。其实，这已经不是Sutton第一次在公开场合表达类似的观点，早在他19年的著作《痛苦的教训》中，他就明确提出：让AI尤其是LLM模仿人类思维方式，只能带来短期的性能提升，长期看只会阻碍研究的持续进步。

6/10/2025 11:22:09 AM

比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

王劲，香港大学计算机系二年级博士生，导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等，有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。近年来，大型语言模型（LLMs）在多模态任务中取得了显著进展，在人工通用智能（AGI）的两大核心支柱（即理解与生成）方面展现出强大潜力。

6/10/2025 9:18:53 AM

AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板

用AI来整理会议内容，已经是人类的常规操作。不过，你猜怎么着？面对1000道多步骤音频推理题时，30款AI模型竟然几乎全军覆没，很多开源模型表现甚至接近瞎猜。

6/10/2025 9:10:00 AM

AI七个月突破数学家“围剿”反超人类！14位数学家深挖原始推理token：不靠死记硬背靠直觉

从只能答对2%的题目，到在超难数学题集中刷下22%得分，甚至超过人类团队平均水平，大模型需要多长时间？现在，令数学家们都惊讶的结果已经尘埃落定：7个月。发生在大名鼎鼎的“专为为难大模型而生的”FrontierMath基准测试上的这一幕，在激起热议同时，也引发了新的思考：大模型们是怎么做到的？

6/10/2025 9:09:00 AM

双重突破：全球首个零售VLA大模型来了！开源OpenWBT让机器人遥操门槛暴降！

学会“适当暂停与总结”，大模型终于实现无限推理。想象一下，让你一口气不歇地推演一个超复杂数学证明，大脑也会“内存溢出”吧？如今的大模型在长上下文推理中也面临同样的困境，随着推理长度增加而指数级增长的计算成本，以及由于长度受限而被迫中断推理过程。

6/10/2025 9:07:00 AM

首创像素空间推理，7B模型领先GPT-4o，让VLM能像人类一样「眼脑并用」

视觉语言模型（VLM）正经历从「感知」到「认知」的关键跃迁。当OpenAI的o3系列通过「图像思维」（Thinking with Images）让模型学会缩放、标记视觉区域时，我们看到了多模态交互的全新可能。然而，当前主流VLM仍被困在「文本茧房」中——依赖文本token间接翻译视觉信息，在高清图像中的微小物体、视频里的动态细节等场景中，常常因缺乏直接视觉操作能力而「视而不见」。

6/10/2025 9:07:00 AM

无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%

试想一下，如果你参加考试时，可以在答题前花几秒钟「适应」一下这道具体的题目，你的表现会不会更好？这正是西湖大学研究团队在最新论文中提出的核心思想。他们开发的 SLOT（Sample-specific Language Model Optimization at Test-time）方法，把每个输入 prompt 本身当作一份「迷你训练数据」，让模型在生成答案前先「学习」理解这个具体问题。

6/10/2025 9:05:00 AM

大模型能够自发形成“人类思维地图”！Nature子刊重磅研究揭示多模态大模型类脑机制

大模型≠随机鹦鹉！ Nature子刊最新研究证明：大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。 LLM能理解现实世界和各种抽象概念吗？

6/10/2025 9:04:00 AM

AI 成本直降 90%！女股神 Cathie Wood 圈定 3 条迁徙线：Robotaxi、端侧大模型、AI 医药

（视频来源：对话ARK Invest创始人Cathie Wood）北京时间 6 月 5 日，在《The Diary of a CEO》最新一期节目中，ARK Invest 创始人、掌管 300 亿美元资产的‘女股神’ Cathie Wood（凯茜·伍德），用三组数据划出 AI 落地的爆发路径：训练侧：过去两年，GPT-3 级别模型的训练成本从 460 万美元跌到 45 万美元，年降幅约 70%，堪称“断崖式”跳水；应用侧：ARK 测算 Robotaxi 单英里成本可低至 0.25 美元，比现有网约车便宜近 90%；消费侧：AI 代理激发的新消费行为，2030 年线上支出或达 9 万亿美元，改写全球最大产业链的资金流。在同一天，特朗普在 Truth Social 威胁“取消特斯拉全部政府合同”，引发政商关系骤然紧张。但 Cathie Wood 的判断更冷静、更本质：“Robotaxi 的成败，关键不是谁在互呛，而是成本模型能不能跑通。

6/9/2025 5:32:09 PM

3B超越DeepSeek，大模型终于理解时间了！Time-R1一统过去/未来/生成

时间，是我们日常生活中最基础的概念。但对于大语言模型（LLM）来说，它们或许能写诗作画、通晓古今，但在真正理解和运用时间概念时，却常常显得力不从心。这个技术短板来自于大模型的底层设计，无法避免：训练语料库是静态的，存在知识截断时间；在按非时间顺序的语料训练过程中，跨越不同时期的时间信息是同时处理的，不像人类逐步接收知识，阻碍了在事件与其对应时间之间建立可靠的逻辑映射。

6/9/2025 3:25:03 PM

Google AI Studio 政策变动:Gemini2.5Pro 模型免费访问遭“限流”

Google 正在逐步调整其 AI 模型使用政策。自5月起，面向开发者的 AI 测试平台 Google AI Studio 已停止向免费用户提供 Gemini2.5Pro 系列模型的调用权限。官方回应称，这是转向全新基于 API 密钥的使用系统的一部分，未来开发者将需自行提供 API 密钥接入模型服务。

6/9/2025 2:00:56 PM

AI在线

小红书开源首个大模型，11万亿非合成训练数据

国内著名社交平台小红书，开源了首个大模型——dots.llm1。 dots.llm1是一个1420亿参数的专家混合模型（MoE），在推理过程中仅激活140亿参数，能保持高性能的同时大幅度降低训练和推理成本。 dots.llm1最大特色是使用了11.2万亿token的非合成高质量训练数据，这在现阶段的开源大模型中非常罕见，看来小红书也得益于自己庞大的语料库出手就是阔啊。

6/9/2025 9:41:25 AM

大模型强化学习新突破——SPO新范式助力大模型推理能力提升！

当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。 DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。然而，要实现有效的强化学习，需要解决一个根本性的挑战，即信用分配问题（credit assignment）：在大语言模型的场景下，如何将整个序列（LLM 的回复）最终的评估结果，归因到序列中具体的决策动作（token）上。

6/9/2025 9:32:35 AM

ICML 2025 | 全局池化+局部保留，CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展

琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），实现超长文本的高效上下文建模。在 128K 超长序列上下文建模任务中，CCA-Attention 的推理速度是标准自注意力机制的 7.9 倍，同时键值缓存（KV Cache）显存占用减少 93%，性能全面优于现有高效注意力方法。论文标题：Core Context Aware Transformers for Long Context Language Modeling论文链接：：：2024年12月17日该成果已被 ICML 2025 接收，最早于 2024 年 12 月 17 日提交至 ArXiv，早于 DeepSeek NSA 和 Kimi MoBA 公开。

6/9/2025 9:23:05 AM