以芯片、工具链和生态为引擎，MediaTek掀起智能体AI普及的第一波浪潮
机器之心报道机器之心编辑部谁掌握了 AI 体验、开发者和生态，谁就掌握了智能体 AI 时代的主动权。「智能体」无疑是 2025 年人工智能行业最重要的关键词之一。基于大语言模型，智能体具备自主思考、规
阅读全文何恺明的ResNet，成为21世纪被引量最多论文，Nature最新统计
机器之心报道编辑：+0、陈陈《自然》杂志统计了 5 个数据库，给出了论文引用 Top 25 名单。21 世纪被引用最多的论文有哪些？大家不用去统计了，《自然》给出了一个最新 Top 25 排名。完整排
阅读全文72B世界基座模型启动，小鹏的端到端智驾正在验证Scaling Laws
机器之心报道作者：泽南最近一段时间，各家新势力都在角力部署端到端的智能驾驶系统。作为公认的新范式，它可以让整个智能驾驶系统反应更快，更加拟人，能处理以往方法无法解决的大量 corner case，被认
阅读全文JHU提出最强ToM方法，AutoToM横扫五大基准
本文有三位共同第一作者，分别为 Zhining Zhang（张芷宁）、Chuanyang Jin（金川杨）、Mung Yao Jia。他们在约翰霍普金斯大学 Social Cognitive AI L
阅读全文「开源版GPT-4o」来了！这个17B国产模型生图效果比肩4o，还可商用
机器之心原创作者：张倩前段时间，GPT-4o 火出了圈，其断崖式提升的生图、改图能力让每个人都想尝试一下。虽然 OpenAI 后来宣布免费用户也可以用，但出图慢、次数受限仍然困扰着没有订阅 ChatG
阅读全文免费用！阿里通义大模型上新，超逼真音视频生成SOTA！
机器之心发布机器之心编辑部近日，阿里通义实验室推出了全新数字人视频生成大模型 OmniTalker，只需上传一段参考视频，不仅能学会视频中人物的表情和声音，还能模仿说话风格。相比传统的数字人生产流程，
阅读全文30年悬案告破，平均曲率流的奇点真相曝光，揭晓「冰块融化」的数学秘密
选自quantamagazine作者：Steve Nadis机器之心编译一块冰块漂浮在水中，随着时间推移，它会逐渐融化成一个微小的冰粒，最终完全消失。在这个过程中，冰块表面变得越来越光滑，所有不规则形
阅读全文10万奖金×认知升级！OceanBase首届AI黑客松广发英雄帖，你敢来么？
机器之心发布机器之心编辑部从 ChatGPT 引发认知革命到 GPT-4o 实现多模态跨越，AI 技术的每次跃迁都在印证一个底层逻辑 —— 数据质量决定智能高度。而今，这场 AI 浪潮正在反哺数据库领
阅读全文更长思维并不等于更强推理性能，强化学习可以很简洁
机器之心报道编辑：Panda今天早些时候，著名研究者和技术作家 Sebastian Raschka 发布了一条推文，解读了一篇来自 Wand AI 的强化学习研究，其中分析了推理模型生成较长响应的原因
阅读全文过程奖励模型也可以测试时扩展？清华、上海AI Lab 23K数据让1.5B小模型逆袭GPT-4o
赵俭，北京邮电大学本科三年级，研究方向为大语言模型。刘润泽，清华大学硕士二年级，师从李秀教授，研究方向为大语言模型与强化学习，特别关注大模型推理能力增强与测试时间扩展，在 NeurIPS、ICML、I
阅读全文中科大、中兴提出新后训练范式：小尺寸多模态模型，成功复现R1推理
本文第一作者为邓慧琳，中国科学技术大学硕博连读四年级，研究方向为多模态模型视觉理解、推理增强（R1强化学习）、异常检测。在TAI、TASE、ICCV等期刊和顶会发表论文。近年来，随着大型语言模型（LL
阅读全文不用英伟达GPU！华为盘古Ultra来了：昇腾原生、135B稠密通用大模型
机器之心报道机器之心编辑部终于，华为盘古大模型系列上新了，而且是昇腾原生的通用千亿级语言大模型。我们知道，如今各大科技公司纷纷发布百亿、千亿级模型。但这些大部分模型训练主要依赖英伟达的 GPU。而现在
阅读全文强化学习带来的改进只是「噪音」？最新研究预警：冷静看待推理模型的进展
机器之心报道编辑：蛋酱、+0「推理」已成为语言模型的下一个主要前沿领域，近期学术界和工业界都取得了突飞猛进的进展。在探索的过程中，一个核心的议题是：对于模型推理性能的提升来说，什么有效？什么无效？De
阅读全文3710亿数学tokens，全面开放！史上最大高质量开源数学预训练数据集MegaMath发布
在大模型迈向推理时代的当下，数学推理能力已成为衡量语言模型智能上限的关键指标。近日，LLM360 推出了 MegaMath：全球目前最大的开源数学推理预训练数据集，共计 3710 亿（371B）tok
阅读全文扩散模型奖励微调新突破：Nabla-GFlowNet让多样性与效率兼得
本文作者刘圳是香港中文大学（深圳）数据科学学院的助理教授，肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生，刘威杨是德国马克思普朗克-智能系统研究所的研究员，Yoshua Bengio 是
阅读全文魔改AlphaZero后，《我的世界》AI老玩家问世，干活不用下指令
机器之心报道编辑：泽南、杨文人和智能体共享奖励参数，这才是强化学习正确的方向？大模型驱动的 AI 助手又升级了。本周五，科技圈正在围观一个陪你一起玩《我的世界》的 AI。它话不多说，就是埋头干活。一起
阅读全文算法不重要，AI的下一个范式突破，「解锁」新数据源才是关键
机器之心报道编辑：蛋酱众所周知，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
阅读全文苹果发现原生多模态模型Scaling Laws：早融合优于后融合，MoE优于密集模型
机器之心报道编辑：泽南、Panda让大模型进入多模态模式，从而能够有效感知世界，是最近 AI 领域里人们一直的探索目标。目前我们见到的很多多模态大模型应用是「组合式」的：其中集成了数个单独预训练的组件
阅读全文面对杂乱场景，灵巧手也能从容应对！NUS邵林团队发布DexSinGrasp基于强化学习实现物体分离与抓取统一策略
本文的作者均来自新加坡国立大学 LinS Lab。本文的共同第一作者为新加坡国立大学实习生许立昕和博士生刘子轩，主要研究方向为机器人学习和灵巧操纵，其余作者分别为硕士生桂哲玮、实习生郭京翔、江泽宇以及
阅读全文原生多模态大模型也能强化学习，思维链长达几万字，商汤日日新V6来了
机器之心报道机器之心编辑部拥有行业最强多模态推理与交互能力的商汤「日日新 SenseNova V6」来了。如果让大模型像人一样聪明，应该是什么样的？你可能会回答，我们生活的世界纷繁复杂，常常涉及多模态
阅读全文ChatGPT重大更新，能翻出所有历史对话，网友被AI聊破防了
机器之心报道编辑：泽南终极个人 AI 助理初现雏形。今天凌晨，OpenAI 的 CEO 山姆・奥特曼突然发推说自己睡不着了，因为有重要新功能要推出。很快，OpenAI 就正式发布了一个令人期待的新功能
阅读全文传统预训练正走向终结，推理优化与后训练提升有限，大模型今后如何突破发展瓶颈？
高质量数据枯竭，传统预训练走向终点，大模型如何突破瓶颈？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
阅读全文MoE模型已成新风口，AI基础设施竞速升级
机器之心报道编辑：Panda因为基准测试成绩与实际表现相差较大，近期开源的 Llama 4 系列模型正陷入争议的漩涡之中，但有一点却毫无疑问：MoE（混合专家）定然是未来 AI 大模型的主流范式之一。
阅读全文42.5 Exaflops：谷歌新TPU性能超越最强超算24倍，智能体协作协议A2A出炉
机器之心报道编辑：泽南、+0第七代 TPU 来了。AI 算力又迎来了新的标杆。本周三，谷歌正式发布了旗下第七代张量处理单元（TPU）Ironwood。谷歌称，在大规模部署的情况下，这款 AI 加速器的
阅读全文CVPR 2025 | 2D 大模型赋能3D Affordance 预测，GEAL助力可泛化的3D场景可交互区域识别
GEAL 由新加坡国立大学的研究团队开展，第一作者为博士生鲁东岳，通讯作者为该校副教授 Gim Hee Lee，团队其他成员还包括孔令东与黄田鑫博士。主页：https://dylanorange.gi
阅读全文闭环端到端精度暴涨19.61%！华科&小米汽车联手打造自动驾驶框架ORION，代码将开源
近年来，端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶技术不断进步，但在复杂的闭环交互环境中，由于其因果推理能力有限，仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型（Vision-Language M
阅读全文AI封神了！无剪辑一次直出60秒《猫和老鼠》片段，全网百万人围观
机器之心报道编辑：杜伟、蛋酱AI 圈永远不缺「新活」。这两天，加州大学伯克利分校、斯坦福大学、英伟达等机构联合制作的《猫和老鼠》AI短片火了。论文共同一作 Karan Dalal 的帖子收获百万观看。
阅读全文论文党狂喜！alphaXiv推出Deep Research一秒搜遍arXiv，研究效率直接爆表
机器之心报道编辑：+0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
阅读全文CVPR 2025 HighLight｜打通视频到3D的最后一公里，清华团队推出一键式视频扩散模型VideoScene
论文有两位共同一作。汪晗阳，清华大学计算机系本科四年级，研究方向为三维视觉、生成模型，已在CVPR、ECCV、NeurIPS等会议发表论文。刘芳甫，清华大学电子工程系直博二年级，研究方向为生成模型 (
阅读全文南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*：在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法
本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式，支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。论文标题：CFG-Ze
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