奥特曼回应一切：重组后仍需微软支持，不相信OpenAI的欢迎做空
机器之心报道机器之心编辑部近期 OpenAI 完成了资本重组，其非营利实体现更名为 OpenAI 基金会（OpenAI Foundation），并持有约 1300 亿美元的营利部门股权，营利部门则改制
阅读全文跟不上、读不完？上万篇顶会论文，这个工具一键分析
机器之心报道编辑：张倩一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。于是，一篇来自加州大
阅读全文RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
本文作者来自北京大学和阿里通义万相实验室。其中论文第一作者是汤昊，北京大学 2022 级博士生，发表多篇 NeurIPS, CVPR，ICCV 和 ECCV，目前主要关注统一的多模态理解和生成。指导教
阅读全文最新外国「自研」大模型，都是套壳国产？
机器之心报道编辑：泽南、杨文外国开发者：我们该开始学习中文了吗？绷不住了，美国科技公司最新发布的大模型，思考时怎么一直在说中文？本周，知名 AI 代码工具 Cursor 发布了 2.0 版重大更新，推
阅读全文5分钟上手，无照就能飞：91万「空中F1」已经排到了2027
机器之心报道编辑：杨文马斯克看了都沉默。几十年来人们一直幻想，要是有一天能直接飞去上班，不用再堵在路上就好了。但现实远没那么简单，真正的个人飞行器并不像《杰森一家》动画里那样，只要背上装满易燃燃料的喷
阅读全文上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
程爽，上海人工智能实验室和浙江大学联培博士生一年级；卞一涵，美国马里兰大学硕士生二年级，上海人工智能实验室实习生；刘大卫，上海人工智能实验室和上海交通大学联培博士生一年级；齐弼卿，上海人工智能实验室研
阅读全文AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
在智能体强化学习的快速发展中，如何在探索与稳定之间取得平衡已成为多轮智能体训练的关键。主流的熵驱动式智能体强化学习（Agentic RL）虽鼓励模型在高不确定性处分支探索，但过度依赖熵信号常导致训练不
阅读全文刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
机器之心报道编辑：张倩、+0Kimi 押注线性注意力，MiniMax 青睐全注意力，究竟哪条路能走得更远？在智能体时代，推理的计算需求正成为一个核心瓶颈，尤其是在长时程和强化学习场景中。此时，标准注意
阅读全文L4大方向有了：理想自动驾驶团队，在全球AI顶会上揭幕新范式
机器之心报道作者：泽南AI 正在进入下半场，最先进化的会是辅助驾驶？最近，有关 AI 大模型进入瓶颈的讨论越来越多。强化学习之父 Rich Sutton 发表的前瞻论文《体验时代》指出，人工智能正在从
阅读全文港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
论文第一作者何浩然是香港科技大学博士生，研究方向包括强化学习和基础模型等，研究目标是通过经验和奖励激发超级智能。共同第一作者叶语霄是香港科技大学一年级博士。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系、计
阅读全文刚刚，智源悟界·Emu3.5登场，原生具备世界建模能力
机器之心发布机器之心编辑部当业界还在为自回归与扩散这两种主流技术路线孰优孰劣而激辩时，答案可能已经显现。今天，北京智源人工智能研究院（BAAI）重磅发布了其多模态系列模型的最新力作 —— 悟界・Emu
阅读全文扩散语言模型新发现：其计算潜力正在被浪费？
机器之心报道机器之心编辑部按从左到右的顺序依次生成下一个 token 真的是大模型生成方式的最优解吗？最近，越来越多的研究者对此提出质疑。其中，有些研究者已经转向一个新的方向 —— 掩码扩散语言模型（
阅读全文世界模型可单GPU秒级生成了？腾讯开源FlashWorld，效果惊艳、免费体验
厦门大学和腾讯合作的最新论文《FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds》获得了海内外的广泛关注，在当日 Huggingfa
阅读全文人大、清华DeepAnalyze，让LLM化身数据科学家
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社
阅读全文吴恩达关注的Ling-1T背后，蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
机器之心报道编辑：PandaAI 导师吴恩达在其最新一期的 The Batch Newsletter 中，将目光投向了来自蚂蚁集团的最新开源模型 Ling-1T。吴恩达 The Batch Newsl
阅读全文近500页史上最全扩散模型修炼宝典，宋飏等人一书覆盖三大主流视角
机器之心报道编辑：冷猫、陈陈关于扩散模型的一切，宋飏等人写成了 460 多页的书。扩散模型（Diffusion Models） ，几乎重塑了整个生成式 AI 的版图。从图像到音频，从视频到 3D 世界
阅读全文用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型的快速进步，为了适应越来越多样的工作场景，模型越来越多在指定场景进行针对性训练，例如代码、数学计算、视觉理解、边缘计算等。而在面对复杂任务与特定场景时，通过多智能体进行探索、决策、信息交
阅读全文ICCV25 Highlight｜格灵深瞳RICE模型狂刷榜单，让AI「看懂」图片的每个细节
最近，格灵深瞳公司灵感团队自研的视觉模型基座RICE（MVT v1.5）再次惊艳全场，刷榜多项视觉任务。RICE 作为 MVT 系列的新模型，继续延续前作 Unicom（MVT v1.0）和 MLCD
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机器之心报道编辑：Youli2003 年，美国哈佛商学院教授克莱顿・克里斯坦森在《创新者的解答》中提出这样一个观点：颠覆性创新常常通过让复杂的产品或服务变得更简单、更便宜、更易用，从而让更多的人能够参
阅读全文AI算力饥渴和高能耗困局谁来解？两位95后创始人用相变材料光计算构建新范式
机器之心发布机器之心编辑部光本位两位联合创始人，左为熊胤江、右为程唐盛数字化浪潮重塑全球产业格局的进程中，人工智能应用的爆发式增长正以前所未有的力度重构生产力边界，而算力作为支撑这一变革的核心基础设施
阅读全文AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
机器之心报道编辑：+0、Panda强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一，新算法也在不断涌现。那么，问题来了：AI 能不能自己发现强大的强化学习算法呢？近日，谷歌 DeepMind 团队在 Nat
阅读全文3B Image Captioning小钢炮重磅来袭，性能比肩Qwen2.5-VL-72B
邢龙和董潇逸为本篇文章共同第一作者。邢龙是中国科学技术大学博士生，师从林达华教授和吴枫教授，研究兴趣主要集中在 multi-modal LLMs 和 efficient AI。董潇逸是香港中文大学 M
阅读全文Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
机器之心发布机器之心编辑部2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK，试图通过生态共建破解
阅读全文DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
机器之心报道机器之心编辑部用过大模型的都知道，它们多多少少存在一些迎合人类的行为，但万万没想到，AI 模型的迎合性比人类高出 50%。在一篇论文中，研究人员测试了 11 种 LLM 如何回应超过 11
阅读全文推理效率狂飙60倍：DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Di
阅读全文TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」：那些年效果虚高的攻防算法们
本文第一作者 / 通讯作者赵正宇来自西安交通大学，共同第一作者张焓韡、李仞珏分别来自德国萨尔大学、中科工业人工智能研究院。其他合作者分别来自法国马赛中央理工、法国 INRIA 国家信息与自动化研究所、
阅读全文连马桶都会看图说话了，巨头敢卖，你敢坐么？
机器之心原创编辑：Sia屎屁尿也是宝贵数据，卫浴巨头把AI放进厕所，看好「被动式、零交互」的健康场景。据说，日本人来香港买楼，有一条隐形标配：TOTO 智能马桶，必不可少。加热座圈、温柔清洗、播放自然
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机器之心报道编辑：冷猫苹果在大模型和大模型应用上总是慢人一步。Apple Intelligence 发布也已经一年多了，除去其仍未能在国行设备上提供服务外，功能上也很难称得上有多好用。就拿视觉生成类功
阅读全文NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归（AR）大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率；扩散 LLM（dLLM）以并行生成见长，但过去难以稳定跑赢自回归（AR）模型，尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持
阅读全文深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
选自Aleksa Gordic博客机器之心编译编辑：冷猫在大模型应用快速发展的今天，如何让推理变得更快、更高效，已经成为研究和产业界共同关注的焦点。vLLM 便是在这样的背景下诞生的一套高性能推理框架
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