Llama 4在测试集上训练？内部员工、官方下场澄清，LeCun转发
机器之心报道编辑：张倩、泽南大家翘首以盼的 Llama 4，用起来为什么那么拉跨？Llama 4 这么大的节奏，Meta 终于绷不住了。本周二凌晨，Meta Gen AI 团队负责人发表了一份澄清说明
阅读全文斯坦福2025 AI Index报告来了：DeepSeek在全文中被提到45次
机器之心报道编辑：蛋酱、+0刚刚，斯坦福大学正式发布了《2025 AI Index》报告。在过去的一段时间里，人工智能领域经历了一场蓬勃的发展，但与此同时，也有人说「人工智能是一个泡沫」。其他的讨论话
阅读全文类R1强化学习迁移到视觉定位！全开源Vision-R1将图文大模型性能提升50％
图文大模型通常采用「预训练 + 监督微调」的两阶段范式进行训练，以强化其指令跟随能力。受语言领域的启发，多模态偏好优化技术凭借其在数据效率和性能增益方面的优势，被广泛用于对齐人类偏好。目前，该技术主要
阅读全文颠覆传统信息搜索，效果是之前SOTA的三倍？UIUC韩家炜、孙冀萌团队开源DeepRetrieval，让模型端到端地学会搜索！
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。尤其在专业搜索场景（如文献、数据库查询）中，用户往往无法用精确、完整的表达描述他们的需求
阅读全文论文读得慢，可能是工具的锅，一手实测科研专用版「DeepSeek」
机器之心原创作者：张倩「未来，99% 的 attention 将是大模型 attention，而不是人类 attention。」这是 AI 大牛 Andrej Karpathy 前段时间的一个预言。这
阅读全文反向传播、前向传播都不要，这种无梯度学习方法是Hinton想要的吗？
机器之心报道编辑：张倩、+0Noprop：没有反向传播或前向传播，也能训练神经网络。「我们应该抛弃反向传播并重新开始。」早在几年前，使反向传播成为深度学习核心技术之一的 Geoffrey Hinton
阅读全文MoCha：开启自动化多轮对话电影生成新时代
本文由加拿大滑铁卢大学魏聪、陈文虎教授团队与 Meta GenAI 共同完成。第一作者魏聪为加拿大滑铁卢大学计算机科学系二年级博士生，导师为陈文虎教授，陈文虎教授为通讯作者。近年来，视频生成技术在动作
阅读全文铰链物体的通用世界模型，超越扩散方法，入选CVPR 2025
基于当前观察，预测铰链物体的的运动，尤其是 part-level 级别的运动，是实现世界模型的关键一步。尽管现在基于 diffusion 的方法取得了很多进展，但是这些方法存在处理效率低，同时缺乏三维
阅读全文Meta深夜开源Llama 4！首次采用MoE，惊人千万token上下文，竞技场超越DeepSeek
机器之心报道机器之心编辑部万万没想到。Meta 选择在周六日，发布了最新 AI 模型系列 ——Llama 4，这是其 Llama 家族的最新成员。该系列包括 Llama 4 Scout、Llama 4
阅读全文从0到1玩转MCP：AI的「万能插头」，代码手把手教你！
选自Towards Data Science作者：Sandi Besen机器之心编译在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，
阅读全文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
阅读全文大语言模型变身软体机器人设计「自然选择器」，GPT、Gemini、Grok争做最佳
大型语言模型 (LLM) 在软体机器人设计领域展现出了令人振奋的应用潜力。密歇根大学安娜堡分校的研究团队开发了一个名为「RoboCrafter-QA」的基准测试，用于评估 LLM 在软体机器人设计中的
阅读全文7B扩散LLM，居然能跟671B的DeepSeek V3掰手腕，扩散vs自回归，谁才是未来？
机器之心报道编辑：张倩语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。但最近，这种印象正被打破。更多的
阅读全文微软诞生50周年，比尔・盖茨撰文忆往昔，并发布了Altair BASIC源代码
选自 Gates Notes作者：Bill Gates机器之心编辑部1975 年 4 月 4 日，比尔・盖茨和保罗・艾伦在美国新墨西哥州阿尔伯克基市创立了微软公司。到今天，半个世纪过去了，微软早已成长
阅读全文三思而后行，让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」？
近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。OpenAI 的 o1 系列与 DeepSe
阅读全文CVPR 2025 | GaussianCity: 60倍加速，让3D城市瞬间生成
想象一下，一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算，没有庞大的存储需求，只有极速的生成和惊人的细节。然而，现实却远非如此。现有的 3D 城市生成方法，如基于 NeRF 的 Ci
阅读全文刚刚，DeepSeek公布推理时Scaling新论文，R2要来了？
机器之心报道机器之心编辑部一种全新的学习方法。这会是 DeepSeek R2 的雏形吗？本周五，DeepSeek 提交到 arXiv 上的最新论文正在 AI 社区逐渐升温。当前，强化学习（RL）已广泛
阅读全文思维链不可靠：Anthropic曝出大模型「诚信」问题，说一套做一套
机器之心报道编辑：蛋酱AI 可能「借鉴」了什么参考内容，但压根不提。自去年以来，我们已经习惯了把复杂问题交给大模型。它们通常会陷入「深度思考」，有条不紊地展示思维链过程，并最终输出一份近乎完美的答案。
阅读全文250多篇论文，上海AI Lab综述推理大模型高效思考
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在
阅读全文多榜单登顶！华为 & 哈工深团队提出 AdaReTaKe，突破长视频理解极限
第一作者为哈尔滨工业大学（深圳）博士生王霄和华为大模型研究员佀庆一，该工作完成于王霄在华为实习期间。王霄的研究方向为多模态视频理解和生成，佀庆一的研究方向为多模态理解、LLM post-trainin
阅读全文为今年最火的机器人来场全球挑战赛：150万高额奖金，还有顶级硬件支持
ATEC2025 科技精英赛是由 ATEC 前沿科技探索社区主办，清华大学、浙江大学、西安交通大学、上海交通大学发起。本届赛事由香港中文大学、北京大学、北京师范大学顶尖学府联合蚂蚁集团共同承办的全球性
阅读全文OpenAI的AI复现论文新基准，Claude拿了第一名
机器之心报道编辑：+0、泽南大模型能写出 ICML Spotlight 论文吗？近年来，AI 正从科研辅助工具蜕变为创新引擎：从 DeepMind 破解蛋白质折叠难题的 AlphaFold，到 GPT
阅读全文ICLR 2025 Spotlight | 参数高效微调新范式！上海交大联合上海AI Lab推出参数冗余微调算法
本文作者来自复旦大学、上海交通大学和上海人工智能实验室。一作江书洋为复旦大学和实验室联培的博二学生，目前是实验室见习研究员，师从上海交通大学人工智能学院王钰教授。本文通讯作者为王钰教授与张娅教授。低秩
阅读全文一篇论文，看见百度广告推荐系统在大模型时代的革新
机器之心报道编辑：泽南、杜伟2025 年，生成式 AI 的发展速度正在加快。我们见证了 DeepSeek R1，用强大的推理能力再次点燃 AI 智力增长的火箭。在上个星期，OpenAI 给 GPT-4
阅读全文2025美国最新奥数题，让大模型集体翻车，DeepSeek R1平均分也不到5%
机器之心报道编辑：+0当 AI 翻开奥数题，CPU 也烧了！还记得那些被奥数题折磨得彻夜难眠的日子吗？当你在凌晨三点对着一道几何证明题抓耳挠腮、怀疑人生的时候，你可能会想：「要是有个超级大脑能帮我解决
阅读全文脑波解码延迟仅80毫秒，实时「意念对话」技术登Nature子刊
机器之心报道机器之心编辑部无法说话的人，现在可以通过大脑扫描的方式实时地用自己的声音说话了。整个过程没有延迟，也不需要打字，不用发出任何声音。本周，脑机接口的最新研究在社交网络上引发了人们的热烈讨论，
阅读全文近千个反现实视频构建了「不可能」基准，哪个AI不服？来战！
白泽琛，新加坡国立大学 Show Lab 博士生，他的研究方向主要包括视频理解和统一的多模态模型，在 CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR 等会议发表多篇文章；曾在 Amazon AI 担任
阅读全文一脑多机！智源的新发布，让不同机器人轻松协作
机器之心发布机器之心编辑部3 月 29 日，智源研究院在 2025 中关村论坛 “未来人工智能先锋论坛” 上发布首个跨本体具身大小脑协作框架 RoboOS 与开源具身大脑 RoboBrain，可实现跨
阅读全文在GSM8K上比GRPO快8倍！厦大提出CPPO，让强化学习快如闪电
机器之心报道编辑：PandaDeepSeek-R1 的成功离不开一种强化学习算法：GRPO（组相对策略优化）。不同于 PPO（近端策略优化），GRPO 是直接根据组分数估计基线，因此消除了对 crit
阅读全文ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE：探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识
最近，全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果：由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学（广州）联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文
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