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AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源

如果有人突然问你：「这张图片中有几颗草莓」？你会如何快速回复？面对五彩缤纷的果盘，我们往往需要反复端详，放大图片再逐一清点，耗费不少时间才能得到答案。

6/26/2025 3:05:45 PM

继AlphaFold之后，DeepMind再放“大招”：AlphaGenome直击疾病根源

谷歌今天一口气放出两个王炸，一个对标Claude Code 和 Cursor的开源编程神器Gemini CLI，另一个就是AlphaGenome，专门用来精准预测基因变异。谷歌DeepMind宣布推出一款名为AlphaGenome的全新人工智能（AI）模型。该模型旨在更深入、更准确地理解基因组，通过预测DNA序列的微小变化如何影响复杂的基因调控过程，为疾病研究、基因治疗和基础生命科学开辟了新的可能性。

6/26/2025 10:08:34 AM

谷歌AI Agent刚开源！多任务智能体+MCP+谷歌搜索，狂揽9000颗星

今天凌晨，谷歌在官网开源了AI Agent框架Gemini CLI，直接将Gemini大模型融入到终端中。 Gemini CLI最大亮点之一就是可以直接调用，谷歌最新发布的视频模型 Veo和图像模型Imagen，同时集成了MCP、谷歌搜索、自定义自动化等众多实用功能。开源地址：，用Gemini CLI自动制作一个短视频，展示一只姜猫在澳大利亚的冒险故事。

6/26/2025 10:07:11 AM

让多模态大模型「想明白再画」！港大等开源GoT-R1：强化学习解锁视觉生成推理新范式

当前，多模态大模型在根据复杂文本提示生成高保真、语义一致的图像方面取得了显著进展，但在处理包含精确空间关系、多对象属性及复杂组合的指令时，仍面临挑战。针对此，来自香港大学 MMLab、香港中文大学 MMLab 和商汤科技的研究团队，继其先前发布的 Generation Chain-of-Thought (GoT) 框架之后，现推出重要进展 ——GoT-R1。该新框架通过引入强化学习，显著增强了多模态大模型在视觉生成任务中的语义 - 空间推理能力，使其能够超越预定义模板，自主探索和学习更优的推理策略。

6/26/2025 9:13:22 AM

8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp

作者熊璟，香港大学一年级博士生，师从黄毅教授和孔令鹏教授。已在 ICLR、ICML、NeurIPS、ACL、EMNLP、TMLR等顶级会议/期刊发表论文，研究方向为高效大语言模型推理与自动定理证明。担任NAACL、EMNLP、ACL、ICML、ICLR、NeurIPS、COLING等会议审稿人。

6/26/2025 9:09:31 AM

何恺明新身份：谷歌DeepMind杰出科学家

刚刚，有网友爆料，自己在公司收到了「欢迎何恺明加入」的邮件，何恺明疑似加入谷歌。在搜索何恺明个人主页后，我们可以确认，他确实加入了谷歌，不过是以兼职的形式，职位是谷歌 DeepMind 杰出科学家 (Distinguished Scientist)。个人主页：，目前还搜不到详细信息。

6/26/2025 8:56:59 AM

北大CogSci 2025（Oral）| 人类创造力的核心机制，AI已经开始掌握了

“AI永远无法取代人类”证据-1！北大团队最新论文揭示：人类引以为傲的创造力，如今AI也开始掌握了。甚至，研究人员还提出了一种系统性框架，首次从认知科学的角度，对AI模型的组合创造力（Combinational Creativity）进行了量化评估与优化。

6/26/2025 8:56:00 AM

ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯

本工作共同第一作者包括：张亦弛，清华大学计算机系三年级博士生，师从朱军教授，研究方向是多模态大模型和大模型安全，在CVPR、NeurIPS、ICML等顶会发表多篇论文，曾主导开发了首个多模态大模型可信度全面评测基准MultiTrust；张思源，清华大学计算机系一年级硕士生，导师是苏航副研究员，研究方向是大模型安全与对齐算法。本文通讯作者是清华大学人工智能学院董胤蓬助理教授和计算机系朱军教授。其他合作者来自北航、瑞莱智慧、阿里安全、百川智能等单位。

6/26/2025 8:42:00 AM

重磅！淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL，高效支持十亿到千亿参数大模型训练

过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。 RL 不仅显著提升了模型的对齐能力，也拓展了其在推理增强、智能体交互等场景下的应用边界。围绕这一核心范式，研究社区不断演化出多种优化策略和算法变体，如 Agentic RL、RLAIF、GRPO、REINFORCE 等。

6/25/2025 1:44:09 PM