ICML 2026官方“外挂”上线：谷歌Gemini免费润色，但仅限顶会作者使用
ICML 2026 联手 Google 推出论文辅助工具，仅限往届作者使用引发争议。就在今天，ICML 2026 组委会正式公布了一项极具争议的实验计划：与 Google 合作推出“Paper Ass
阅读全文超越RAG！首篇Deep Research综述来了：大模型正向“全栈科学家”进化
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期
阅读全文GPT-5、Gemini 3 Pro谁更懂风控？首个信贷多模态评测基准FCMBench出炉
4043 张物理重拍样本，打破信贷 AI 的数据死锁。在多模态大模型不断刷新各种通用榜单的今天，金融信贷却始终是一个让 SOTA 模型感到力不从心的隐秘角落。这并非因为模型不够聪明，而是整个行业长期陷
阅读全文AAAI 2026 | AutoLink首创自主扩展模式链接，突破大规模Text-to-SQL瓶颈
Text-to-SQL（又称 NL2SQL）是一项将用户的自然语言问题自动转换为 SQL 查询的任务，其目标是让不懂 SQL 的用户，也能直接通过自然语言访问数据库。例如，用户只需问一句：“近三年每个
阅读全文殊途同归的第三条道路：DeepSeek用数学推导，撞上了Google的工程直觉
Gemma 3n 的技术黑盒，被 DeepSeek 的两篇新论文解开了。Google 在 2025 年 6 月发布 Gemma 3n 的时候，业界的反应分化极其严重。工程界惊叹于它在端侧设备上的极致压
阅读全文AAAI 2026 | 不再盲从弱标签！让强模型自主选择，阿里通义探索超级对齐新范式
TL;DR：本研究提出了一种基于选择的弱监督对齐强模型方法，探索了强模型自主选择利用弱标签的解决超级对齐问题新范式。论文标题：Selective Weak-to-Strong Generalizati
阅读全文预训练数据太差怎么办？Bengio团队引入显式贝叶斯，无梯度实现In-Context RL
单纯拉长上下文并不能自动涌现强化学习能力，引入显式贝叶斯推断才是破局关键。在 In-Context RL 的研究热潮中，往往存在一种惯性思维，认为只要把 Transformer 做大，把上下文窗口拉长
阅读全文LLM竟藏多重策略？自动化所 × 腾讯揭示大模型RL多策略博弈新机制
当前，大模型+强化学习成为 AI 领域极为热门的研究。现有的强化学习（RL）方法通常将大语言模型（LLM）视为一个单一的整体策略进行优化，主要的算法优化集中在表层的奖励设计等方面，却忽略了模型内部复杂
阅读全文OpenAI理论失效、μP失灵？邱锡鹏团队重新定义预训练两大核心超参
WSD 时代旧经验失效？复旦团队重塑 Scaling Law，让超参设置有章可循。在大模型预训练这项高昂的系统工程中，Batch Size (BS) 和 Learning Rate (LR) 是两个至
阅读全文仅需8张4090！影石Insta360开源DA360，低成本刷新全景深度估计SOTA
Insta360 Research 团队提出 DA360 模型，成功解决了全景深度估计在真实开放世界中的两大核心难题：零样本泛化能力不足与尺度不一致性。该模型通过创新的平移参数学习与环形填充技术，并延
阅读全文ICML 2026投稿开启：先别急着提交，详解史上最严的“连坐拒稿”机制
刚肝完 ACL 别急着投 ICML，先读完这份避坑指南。就在昨天，ICML 2026 的投稿系统已正式对外开放。对于刚结束前两天 ACL 投稿的同学来说，现在或许正准备一鼓作气，将手头剩下的工作，或者
阅读全文美团AAAI 2026中稿精选：破解过度思考与退火Scaling Law | 直播预告
AAAI 是人工智能领域顶级的国际学术会议，本文精选了【美团技术团队】被收录的8篇学术论文（附下载链接），覆盖大模型推理、 退火策略、过程奖励模型、强化学习、视觉文本渲染等多个技术领域，欢迎一起交流学
阅读全文谁说思维链越长越好？Yuan3.0 Flash开源：砍掉70%无效token，重构推理范式
首创「反思抑制」机制，让大模型学会在答对的那一刻果断停下。过去一年，大模型推理能力的进化几乎沿着一条单向路径前进：更复杂的推理过程、更长的思维链、更“像人类”的自我反思。在数学和科学推理等 bench
阅读全文AAAI 2026 | 别再盲目采样了！OptScale实现概率最优停止，token消耗减半
多采样 = 更强推理？ 在 Inference-time Scaling 成为大模型“最后一公里”标配之后，这几乎成了一条默认公理。从 Self-Consistency、Best-of-N，到 De
阅读全文告别Scaling暴力美学：正如Ilya预言，算力不再是唯一的答案
Scaling 的黄金十年已过，我们正重新踏入一片充满“惊奇与未知”（Wonder and Discovery）的探索之地。这是 OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 在 2025
阅读全文CVPR 2025 | Mamba与局部注意力首次碰撞，SegMAN刷新语义分割SOTA
摘要香港大学计算和数据科学学院俞益洲教授（https://i.cs.hku.hk/~yzyu/index.html）及其研究团队提出新型语义分割框架 SegMAN，包含全球首个融合动态状态空间模型（M
阅读全文别让 loss.backward() 成为黑盒：手推Transformer全链路梯度（含LoRA）
硬核拆解 Transformer 梯度黑盒，从 Softmax 守恒律到 LoRA 微分实战。在深度学习框架高度封装的今天， loss.backward() 是一行魔法代码，它掩盖了计算图中数以亿计参
阅读全文150k数据反超Qwen-2509！支持10图输入，MICo-150k刷新多图融合SOTA
项目主页：https://mico-150k.github.io/GitHub：https://github.com/A113N-W3I/MICo-150KOnline Demo：https://hu
阅读全文Vibe Researching来了！斯坦福教授实测：1小时自动复现PNAS论文
别只盯着 Vibe Coding 了，Vibe Researching 才是对传统科研的降维打击。当 Vibe Coding 正在改变代码生成的范式时，斯坦福政治经济学教授 Andrew B. Hal
阅读全文大模型也能「千人千面」？UIUC团队提出个性化LLM路由新框架
随着大语言模型（LLM）的快速发展，我们正进入一个“模型选择”本身变得越来越复杂的时代。一方面，大模型数量不断增加，不同模型在性能、推理成本以及回答风格上差异显著。另一方面，在真实应用场景中，用户之间
阅读全文别再把KL散度加进loss了！Bengio团队实证：回归Reward才是无偏正解
全网都在卷 RLVR，但 Bengio 团队刚泼了盆冷水。DeepSeek-R1 的爆火让 RLVR 成为当下大模型后训练的绝对主流。无论是 PPO 还是近期大热的 GRPO，核心逻辑都是一致的：在最
阅读全文爆肝96页！NUS联合哈佛发布医疗智能体重磅综述，28万字+300篇文献梳理
©PaperWeekly 原创· 作者 | 钱云航单位 | 新加坡国立大学医学智能体面临着数据隐私和安全、系统的互操作性、临床决策的透明性，准确性和可靠性等关键问题，对患者的健康安全构成严重威胁。针对
阅读全文2026年的大模型范式变了：告别KV Cache爆炸，递归语言模型才是未来？
2026 年的 AI 范式，或许已悄然剧变。在过去的一年里，我们目睹了上下文窗口（Context Window）的疯狂内卷，从 128k 到 1M 再到 10M。然而，这种基于 Transformer
阅读全文AAAI 2026 | 格式即先验：量化和分析大语言模型在异构数据中的偏见
随着大语言模型（Large Language Models，LLMs）在问答、推理和决策支持等任务中的广泛应用，越来越多的系统开始引入外部知识以缓解幻觉问题并提升推理能力。这些外部知识通常以多种异构格
阅读全文字节提出的“Hyper-Connections”，被DeepSeek救活了？
当字节的 idea 遇上 DeepSeek 的数学洁癖。DeepSeek 似乎养成了一个习惯，专挑节假日给大家上强度。当大家正忙着庆祝新年时，他们悄然在 arXiv 上发布了一篇硬核论文。论文标题：m
阅读全文优化即几何，几何即推理：用数学终结Transformer的黑盒时代
不是设计，而是进化。当交叉熵遇见 SGD，贝叶斯推理成了唯一的数学必然。长期以来，LLM 的推理能力被视为一种难以解释的“涌现”。我们目睹了 Loss 的下降，却难以透视参数空间内部发生了什么。近日，
阅读全文重构通用异常检测新范式：Dinomaly2实现跨模态、跨任务的无缝统一
重磅更新还记得在 CVPR 2025 上首次让多类别异常检测（MUAD）达到单类 UAD 模型水平的 Dinomaly 吗？现在，Dinomaly 进一步进化为了 Dinomaly2 —— 一个真正实
阅读全文Mamba还是Transformer？Bengio给出第三选择：Phalanx完美替代局部注意力
比 Transformer 快 24%，无损 SOTA。在长序列建模领域，Transformer 架构凭借其捕捉全局依赖的能力占据主导地位，但其 的计算复杂度始终是扩展上下文长度的主要瓶颈。为了突破
阅读全文华为重构Transformer FFN：首创宽深自适应复用，零增参超越MoE
在大模型 Scaling Law 依然奏效的今天，为了追求高性能，模型参数量动辄千亿甚至万亿。然而，随之而来的显存墙成为了阻碍模型落地的最大拦路虎。现有的剪枝、量化技术虽然能压缩模型，但往往以牺牲模型
阅读全文比Mathpix更强大的公式识别神器，全免费！
今天这篇文章大家一定要仔细看看，说不定不仅能帮你省下不少钱，还能让科研论文写作事半功倍！本周末，在忙于项目的间隙，朋友突然给我分享了一个新发现。他说，PaddleOCR 最近推出了一个新模型——Pad
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