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Gemini 2.5编程全球霸榜，谷歌重回AI王座！神秘模型曝光，奥特曼迎战

谷歌，彻底打了一场漂亮的翻身仗。 aider多语言编程基准测试显示，Gemini 2.5 Pro近出世半个多月，编程能力已经是全球第一，口碑一众超越Claude 3.7 Sonnet。不仅如此，除了DeepSeek，它的性价比也是最优的，成本低至6美金。

4/15/2025 9:03:00 AM

新智元

吉卜力爆红背后，关键推手另有其人！GPT-4o竟封奥特曼为AGI之王

AI版「三国杀」卡牌来了。 AI初创Nous Research联合创始人兼后训练负责人Teknium，有个好点子：把AI名流做成卡牌游戏怎么样？上周，他用GPT-4o生一堆AI流行人物卡牌，结果非常棒。

4/14/2025 9:25:00 AM

新智元

AI奥数大奖出炉，英伟达摘桂冠！14B破解34题暴击DeepSeek R1

第二届人工智能数学奥林匹克竞赛（AIMO2）开奖了！作为大赛顾问委员会的一员，陶哲轩激动地宣布了最新的结果——英伟达团队AI成功破解了34道题（共50题）。这一次，50道测试题保持了与AIMO1相同「数值答案」形式基础上，进一步提升了「抗暴力破解」的难度。

4/14/2025 9:15:00 AM

新智元

GPT-4.1偷偷开跑？神秘模型上线三天已被玩疯，网友发现大量OpenAI痕迹

上线仅三天的神秘模型，已经鲨疯了！大模型聚合平台OpenRouter新推出的Optimus Alpha，已经处理了772亿Token，平均每天超过200亿。并且这个数字还在上升，日Token处理已超过340亿，排名第二，并在Trending榜单上位列第一。

4/14/2025 9:00:00 AM

量子位

算法不重要，AI的下一个范式突破，「解锁」新数据源才是关键

众所周知，人工智能在过去十五年里取得了令人难以置信的进步，尤其是在最近五年。回顾一下人工智能的「四大发明」吧：深度神经网络→Transformer 语言模型→RLHF→推理，基本概括了 AI 领域发生的一切。我们有了深度神经网络（主要是图像识别系统），然后是文本分类器，然后是聊天机器人，现在我们又有了推理模型。

4/12/2025 3:57:00 PM

机器之心

预训练还没终结！港中文清华等提出「三位一体」框架，持续自我进化

当前（多模态）大模型正深陷「数据饥渴」困境：其性能高度依赖预训练阶段大量高质量（图文对齐）数据的支撑。然而，现实世界中这类高价值数据资源正在迅速耗尽，传统依赖真实数据驱动模型能力增长的路径已难以为继。在NeurIPS 2024会议上，OpenAI联合创始人Ilya Sutskever明确指出：「Pre-training as we know it will end」，这一判断是对传统预范式极限的清晰警示。

4/11/2025 9:35:34 AM

新智元

芯片设计效率提升2.5倍，中科大华为诺亚联合，用GNN+蒙特卡洛树搜索优化电路设计 | ICLR2025

芯片设计是现代科技的核心，逻辑优化（Logic Optimization, LO）作为芯片设计流程中的关键环节，其效率直接影响着芯片设计的整体性能。然而，传统逻辑优化算子由于存在大量无效和冗余的变换，导致优化过程耗时较长，成为制约芯片设计效率的主要瓶颈。为解决这一挑战，中科大王杰教授团队（MIRALab）和华为诺亚方舟实验室（HuaweiNoah’sArkLab）联合提出了基于神经符号函数挖掘的高效逻辑优化方法，显著提升传统关键逻辑优化算子运行效率最高达2.5倍。

4/10/2025 9:19:52 AM

量子位

用梯度下降求解整数规划，中科大等提出无监督训练整数规划求解器新范式 | ICLR 2025 Spotlight

无监督学习训练整数规划求解器的新范式来了。中国科学技术大学王杰教授团队（MIRA Lab）提出了一种全新的整数规划求解方法——DiffILO（Differentiable Integer Linear Programming Optimization），相关论文已被人工智能顶级国际会议ICLR 2025接收为Spotlight。结果显示：与现有主流的监督学习方法对比，DiffILO不仅显著加快训练速度，还能生成更高质量的可行解。

4/10/2025 9:15:03 AM

量子位

首个统一多模态模型评测标准，DeepSeek Janus理解能力领跑开源，但和闭源还有差距

统一多模态大模型（U-MLLMs）逐渐成为研究热点，近期GPT-4o，Gemini-2.0-flash都展现出了非凡的理解和生成能力，而且还能实现跨模态输入输出，比如图像文本输入，生成图像或文本。相比传统的多模态模型（比如 GPT-4V 或 DALL·E 3），这类模型在任务适应性和灵活性上更具优势。然而，当前研究领域还存在几个突出的问题：1.

4/10/2025 9:15:00 AM

量子位

论文党狂喜！alphaXiv推出Deep Research一秒搜遍arXiv，研究效率直接爆表

刚刚，alphaXiv 推出了新功能「Deep Research for arXiv」，该功能可协助研究人员更高效地在 arXiv 平台上进行学术论文的检索与阅读，显著提升文献检索及研究效率。体验链接：，当用户输入「Can you help me do a lit review for self-supervised learning. with relevant applications?」时，系统迅速生成了一篇内容完整、结构清晰的文献综述，并提供了 arXiv 链接。

4/9/2025 12:48:13 PM

机器之心

三个LLM顶一个OpenAI？2亿条性能记录加持，路由n个「小」模型逆袭

当前大模型研究面临三大困境：算力垄断（顶尖成果集中于大厂）、成本壁垒（单次训练成本高，可能需要数千GPU小时）以及技术路径单一化（过度依赖单一模型的规模扩展）。为突破这些限制，路由LLM（Routing LLM）范式应运而生——通过智能调度实现多个开源小模型的协同增效，以「组合创新」替代「规模竞赛」。代码：: ： level的MoE（Mixture-of-Experts），传统MoE通过在模型内部扩展专家网络（如稀疏激活的FFN层）提升性能，而路由LLM将完整LLM视为独立「专家」，通过预训练Router动态分配任务输入。

4/9/2025 9:00:00 AM

新智元

2025 CSRankings排名出炉！上交大、清华北大、浙大霸榜全球AI TOP 10

就在刚刚，2025 CSRankings全球计算机科学排名发布！地址：，CMU再次霸榜，UIUC曾连续多年稳坐全球第二，如今跌至第6。中国高校/机构继续包揽多个席位，其中清华排名第2，上交大/浙大并列第3，北大第5。

4/8/2025 9:42:00 AM

新智元

首个个性化对齐大模型问世！可精准识别用户内在动机和偏好，还有百万用户画像开源数据集 | 蚂蚁&人大

如何让大模型更懂「人」？虽然现有大模型经过了人类价值观对齐训练，但其对齐效果往往会让少数群体的声音被系统性淹没。那随之而来的问题是，当大模型服务全球用户，标准化对齐范式是否正在制造新的数字鸿沟？

4/8/2025 9:12:00 AM

量子位

中科大ICLR2025：特定领域仅用5%训练数据，知识准确率提升14%

让大语言模型更懂特定领域知识，有新招了！来自中国科学技术大学MIRA实验室的王杰教授团队提出了提出了一个创新的框架——知识图谱驱动的监督微调（KG-SFT），该框架通过引入知识图谱（KG）来提升大语言模型（LLMs）在特定领域的知识理解和处理能力。实验结果表明，其在多个领域和多种语言的数据集上取得了显著的效果，成功入选ICLR 2025。

4/8/2025 9:00:00 AM

量子位

CVPR满分论文 | 英伟达开源双目深度估计大模型FoundationStereo

本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。通过构建大规模（100 万立体图像对）合成训练数据集，结合自动自筛选流程去除模糊样本，并设计了网络架构组件（如侧调谐特征主干和远程上下文推理）来增强可扩展性和准确性。这些创新显著提升了模型在不同领域的鲁棒性和精度，为零样本立体深度估计设立了新标准。

4/7/2025 9:45:00 AM

机器之心

DeepSeek前脚发新论文，奥特曼立马跟上：GPT-5就在几个月后啊

有点意思。这不DeepSeek前脚刚刚上新了一篇关于推理时Scaling Law的论文嘛，引得大家纷纷联想是不是R2马上要来了。然鹅……奥特曼这边却发了一条“变卦”的消息：计划改变：我们可能在几周之后先发布o3和o4-mini。

4/7/2025 8:15:00 AM

量子位

Claude 3.5首战复现21%顶会论文，人类博士无法取代！OpenAI：AI全是草台班子

AI智能体，能否复现顶会中重磅的AI研究？今天，OpenAI团队发布了全新框架PaperBench，便可评估AI智能体复现顶尖研究的基础能力。论文地址：，AI智能体需从0开始复现20篇ICML 2024 Spotlight和Oral论文，包括理解论文核心文献、开发可运行代码库，以及执行实验并验证结果。

4/4/2025 12:00:00 AM

新智元

预测精度达93%，个人电脑可部署，科学家开发Transformer新方法预测结合蛋白

编辑丨&结合蛋白通过与特定分子（如 DNA、RNA 或肽）选择性相互作用来调节各种细胞过程，它们能以高特异性识别和结合靶分子，这使得它们在信号传导、转运和酶活性功能上有着至关重要的地位。当前，用于鉴定蛋白质结合肽的传统方法效率低下且性价比极低，而基于序列的方法因过于狭隘地关注近端序列特征而忽略了结构数据，导致没有一种良好的方式进行结合蛋白预测。阿富汗呼罗珊大学（Khurasan University）领导了一项研究，推出一款名为 Deep-ProBind 的强大预测模型，旨在通过整合序列和结构信息对蛋白质结合位点进行分类。

4/2/2025 2:06:00 PM

ScienceAI

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