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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
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
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
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
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务！上海AI实验室等发布图像编辑新基准，360道人类专家严选难题

GPT-4o-Image仅完成28.9%任务！上海AI实验室等发布图像编辑新基准，360道人类专家严选难题
GPT-4o-Image也只能完成28.9%的任务，图像编辑评测新基准来了！ 360个全部由人类专家仔细思考并校对的高质量测试案例，暴露多模态模型在结合推理能力进行图像编辑时的短板。 最近，上海人工智能实验室联手上海交大、同济大学、武汉大学、普林斯顿大学的研究人员，针对图像编辑AI提出了三个问题：现有的图像编辑评测基准是否已经无法跟上时代的步伐？
6/3/2025 8:30:00 AM
o3崛起，但推理模型离「撞墙」只剩一年？

o3崛起，但推理模型离「撞墙」只剩一年？
最多一年，推理模型就会撞上训练算力的「天花板」。 OpenAI的o3这样的推理模型，诞生还不到一年，能力已经突飞猛进。 OpenAI的研究人员非常乐观地认为，这种趋势会持续下去。
6/3/2025 8:26:00 AM
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%

让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
人类在面对简单提问时常常不假思索直接回答，只有遇到复杂难题才会认真推理。 如果AI模型也能像人一样决定“要不要思考”，效率是否会大大提升？ 近日，香港中文大学联合新加坡国立大学Show Lab的研究者提出了一种名为TON（Think Or Not）的新颖选择性推理框架，让视觉语言模型（VLM）可以自主判断是否需要显式推理。
6/3/2025 8:25:00 AM
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%

全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
多模态大模型（MLLM）在静态图像上已经展现出卓越的 OCR 能力，能准确识别和理解图像中的文字内容。 然而，当应用场景从静态图像拓展至动态视频时，即便是当前最先进的模型也面临着严峻的挑战。 MME-VideoOCR 致力于系统评估并推动MLLM在视频OCR中的感知、理解和推理能力。
6/3/2025 8:22:00 AM
1/15成本，实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR

1/15成本，实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成的作品打水印，让AIGC图像可溯源，已经成为行业共识。 问题是，传统水印方法通常把图像当成一个整体处理，全局嵌入、水印提取一锅端，存在不少“短板”：比如，图像局部区域被篡改，就可能导致全局提取失败，也无法定位水印所在具体区域。 又比如，无法只保护某个区域，如人脸、LOGO等。
6/3/2025 8:20:00 AM
10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅四步

10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅四步
近年来，语言模型技术迅速发展，然而代表性成果如Gemini 2.5Pro和GPT-4.1，逐渐被谷歌、OpenAI等科技巨头所垄断。 与此同时，开源社区的小规模模型正面临日益严峻的挑战——他们参数规模通常仅在7B左右，难以在多任务、多领域场景中与大型闭源模型相抗衡，尚未形成真正意义上的通用人工智能能力。 在此背景下，上海人工智能实验室联合东北大学、西北工业大学等机构，提出了Avengers框架，旨在探索开源小模型群体智能的新路径。
6/3/2025 8:12:00 AM
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用

全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
在大语言模型技术迅猛发展的今天，各类AI智能体已广泛应用于科研和工业场景。 然而，在实际应用中，构建一个高效、稳定的多智能体系统仍面临诸多挑战：从智能体选型、提示词调试到工作流设计，流程复杂，成本高昂。 更重要的是，当前多智能体系统通常「部署即固化」，缺乏自我演化机制。
6/3/2025 8:09:00 AM
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa

多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近段时间，已经出现了不少基于扩散模型的语言模型，而现在，基于扩散模型的视觉-语言模型（VLM）也来了，即能够联合处理视觉和文本信息的模型。 今天我们介绍的这个名叫 LaViDa，继承了扩散语言模型高速且可控的优点，并在实验中取得了相当不错的表现。 现目前，几乎所有流行的 VLM 都是基于大型语言模型（LLM）构建的，而这些模型采用的范式是自回归（AR），即按照从左到右的顺序逐一生成 token。
5/30/2025 3:54:16 PM
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI

大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI
本文第一作者为上海交通大学计算机学院副教授刘卫文，研究方向为大模型智能体，大语言模型，个性化算法等。 近年来，随着大语言模型的快速发展，基于其构建的大模型智能体（LLM Agents）正逐步从技术演示走向实际应用部署。 然而，真正实现规模化应用仍面临诸多瓶颈。
5/30/2025 3:53:27 PM
AI生图大洗牌！流匹配架构颠覆传统，一个模型同时接受文本和图像输入

AI生图大洗牌！流匹配架构颠覆传统，一个模型同时接受文本和图像输入
AI生图新突破！ 一个模型同时接受文本和图像输入。 新模型FLUX.1 Kontext使用流匹配架构（Flow Matching），不再是文本编码器和扩散模型各干各的，与此前技术都不同。
5/30/2025 2:22:00 PM
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

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。
5/30/2025 10:01:14 AM
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