读博士，去哪找那么多创新点？水水得了...
最近经常收到读者的留言 : 抱怨科研真是太难了，竞争压力大，导师不给指导、不开组会，一年见不到导师几次，对于论文初稿、毕业论文毫无建议! 其实他不是个例，大家也会有这样的烦恼：前沿顶会、期刊论文、综述
阅读全文ICML 2025 | 北大KA-Prompt首创提示知识对齐范式，跨域推理不再“鸡同鸭讲”
领域增量学习（Domain Incremental Learning, DIL）要求模型在动态数据流中持续适应新领域（如风格变化、环境扰动），同时保留历史知识。传统 DIL 方法面临两难困境：一方面，
阅读全文欧洲团队开源「地球AI大脑」！EarthMind突破遥感多模态统一理解壁垒
随着遥感与地球观测（Earth Observation, EO）数据日益丰富，如何让 AI 真正理解多模态、多尺度的遥感信息，成为当前人工智能领域的重要挑战。现有的大模型（如 GPT-4o、Gemin
阅读全文北京内推 | 联想研究院人工智能实验室招聘多模态算法实习生
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！联想研究院联想研究院创立于1999年，是联想集团的公司级技术研发机构。从PC互
阅读全文ICML 2025 | Agentic时代唤醒NAS"第二春"！智能体超网动态组队，推理成本暴降55%
在 AI 的浪潮之巅，大语言模型（LLM）驱动的多智能体系统，正以其强大的协同能力，不断刷新我们对智能的想象。但一个痛点始终存在：构建这些复杂的系统，往往依赖于“炼丹师”们大量的手动设计和调试，这就像
阅读全文Image Caption复兴宣言！南大港大CapArena重塑「详细图像描述」评测体系
图像描述（Image Captioning）是多模态学习中基础且重要的任务，随着 LLM 时代模型的发展，现代的视觉语言模型可以生成详细而全面的描述。然而，由于评测的主观性和困难，当前的视觉语言评测往
阅读全文视频理解“隐秘的角落”：多任务视频文本理解评测新基准VidText发布
视频理解是通往 AGI 的必要路径。当前视频理解的探索主要集中于视频事件内容，人物动作，关系等。然而，嵌入视频中的可视文字却往往被忽略。从视频字幕到场景文字（街头招牌，道路指示牌），这些视频文本对于推
阅读全文博士申请 | 上海交通大学人工智能学院刘松桦老师招收视觉生成方向博士/硕士/实习生
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！上海交通大学上海交通大学人工智能学院（https://sai.sjtu.edu
阅读全文建议所有博士都去学一遍，赢麻了！
搞科研，最怕的就是每天“眼睛读文献，脑袋想方案”。以为只要文献读的够多，准备就足够充分，就能找到好选题，写出好文章。实际上是在用“勤奋读文献”掩盖“不敢开始干”的焦虑。过来人都知道：科研成果是干出来的
阅读全文ACL 2025 | 多维阅卷，智识觉醒：打开多模态大模型看图写作评估的认知之门
研究背景：线上文章评分与MLLM的新机遇自动作文评分（AES）是教育评估中的重要技术工具，能实现对大规模写作的高效、稳定评分。然而，传统 AES 实现存在三大缺陷：依赖手工特征，通用性差难以评估细粒度
阅读全文视觉感知驱动的多模态推理：阿里通义提出VRAG-RL，定义下一代检索增强生成
在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现
阅读全文北京内推 | 字节跳动Data-电商团队招聘大模型算法实习生
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！字节跳动Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动
阅读全文端侧模型卷王诞生！MiniCPM4长文本推理提速5倍，0.5B模型屠榜同级
2025 智源大会，新一代「面壁小钢炮」 MiniCPM4.0 端侧模型发布。一款 8B 稀疏闪电版，带来端侧性能创新式大跃升；一款 0.5B 实力演绎以小博大，适配广泛终端场景。MiniCPM4.0
阅读全文ICML 2025 | 不靠复杂架构，经典GNN再证图级任务强基线地位
继作者团队此前对经典图神经网络（GNNs）在节点分类任务中的研究 [1]，本研究进一步探讨了经典 GNNs 在图分类与图回归任务中的潜力。为此，本文通过提出 GNN+ 框架，将六项常用超参数技术（边特
阅读全文地铁换乘都搞不定？ReasonMap基准揭示多模态大模型细粒度视觉推理短板
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。然而，一个关键问题仍然值得追问：多模态大模型（MLLMs），真的能“看懂图”了吗？特别是在面对
阅读全文博士申请 | 纽约大学（上海）计算机系谭桥宇老师招收LLM/MLLM方向全奖博士生
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阅读全文导师放养，偷偷发了顶会……
万物皆卷的时代，升学、就业的竞争越来越激烈，想要保研、申博、进大厂，没有高质量论文在手就相当于“裸奔”！尤其是这个人人惶恐又内卷的时代，想要抓住点什么来增强安全感。有一份拿得出手的成绩——发论文的数量
阅读全文ICML 2025 | 抛弃全量微调！北大提出VGP范式，语义低秩分解解锁ViG高效迁移
近日，北京大学在图神经网络（GNN）视觉建模方向提出全新方法 VGP（Vision Graph Prompting），通过语义低秩分解（Semantic Low-Rank Decomposition）
阅读全文推理能力飙升，指令遵循暴跌？MathIF基准揭示大模型“服从性漏洞”
如果面前有两个 AI 助手：一个很聪明但经常不守规矩，另一个很听话但不太聪明，你会怎么选？最近，上海人工智能实验室与香港中文大学的研究团队发布了论文《Scaling Reasoning, Losing
阅读全文CogMAEC@ACM MM 2025火热征稿中！探索多模态共情智能的认知密码
当情感计算从“识别情绪”迈向“理解情绪背后的认知机制”，认知智能正成为下一代情感计算的重要突破口。CogMAEC（Cognition-oriented Multimodal Affective and
阅读全文SFT+RL双阶训练突破LLM自我监督！人大DeepCritic实现AI批判自主进化
论文标题DeepCritic: Deliberate Critique with Large Language Models论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.00662代
阅读全文既ZeroSearch之后，通义最新力作MaskSearch提出推理搜索预训练新框架
引言当下，推理与搜索深度融合的模型范式成为 AI 研究的前沿热点。大模型通过在推理过程中灵活调用搜索工具，精准获取关键信息并驱动后续推理，为攻克复杂任务开辟了新路径。通义实验室搜索团队此前的 Zero
阅读全文35%准确率蒸发！字节&华科WildDoc揭示多模态文档理解鲁棒性短板
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很
阅读全文博士申请 | 香港教育大学徐贯东教授招收LLM Agent/多模态大模型方向博士/博后/RA
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！香港教育大学香港教育大学是香港大学资助委员会（UGC）下属的八所公立大学之一，
阅读全文近千篇文献淬炼！哈工大领衔发布首篇长思维链综述：重构大模型推理能力边界
从语言理解到逻辑推理：AI 正驶入“深入思考”的拐点近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中屡创佳绩，但真正推动它们迈入智能进化新阶段的，是一种更具层次性的推理方式：长思维链（Long Ch
阅读全文ICML 2025 | 北大团队提出GAPrompt：仅用2%参数，点云模型精度媲美全量微调
近日北京大学联合浙江大学、华中科技大学发布了一项最新研究成果：GAPrompt（Geometry-Aware Point Cloud Prompt），即一种面向三维视觉预训练模型的几何感知高效微调方法
阅读全文告别O(n²)！上海AI Lab开源Linear-MoE：线性注意力+MoE的终极缝合术
近年来随着大语言模型的爆火，旨在取代 Transformer 的高效模型架构及其预训练成为大模型领域的研究热点，主要包括线性序列建模（如 Linear Attention、SSM、Linear RNN
阅读全文北京/上海/深圳内推 | 英伟达解决方案架构师高校科研团队招聘AI4Science方向实习生
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！NVIDIANVIDIA is widely considered to be
阅读全文强得离谱！CNN顶流回归，真·杀疯了
❓当传统CNN遭遇算力瓶颈，神经压缩技术如何将模型缩小50倍❓液态网络如何模仿人脑实现毫秒级动态响应❓边界注意力怎样突破医疗影像的亚毫米级分割极限如果你对深度学习感兴趣，尤其是卷积神经网络（CNN）和
阅读全文让AI也会“权衡利弊”？DecisionFlow让大模型更懂高风险决策！
在大模型的时代，我们早已习惯了它们在聊天、写作、编程等方面的强大能力。但你有没有想过：如果让大模型做“决策”，特别是对于普通人来说两难的决定——比如选哪个病人先抢救、种哪种水果最赚钱、买哪只股票更稳妥
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