后果真实且残酷！哈佛研究揭示AI如何冲击就业市场（在新窗口打开）
两位哈佛学者通过研究6200万份简历和近2亿条招聘职位数据，揭示了AI对就业带来的真实、残酷的冲击：它不是无差别地针对所有人，而是在大量“吞噬”初级岗位，让那些刚刚踏入社会的年轻人，面临着空前陡峭、狭窄的职业起跑线。与此同时，为数众多的普通院校毕业生群体受到的冲击更为显著。
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分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来（在新窗口打开）
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
腾讯开源世界第一生图模型，我总结了16个邪修玩法（在新窗口打开）
讲真，AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度，但我还在纠结到底该把谁设为主力工具，因为总觉得他们差点什么：不是出错就是不懂场景。
告别「解码器饥饿」！中国科学院NeurIPS推SpaceServe，高并发克星（在新窗口打开）
在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
ICLR 2026惊现SAM 3，分割一切的下一步：让模型理解「概念」（在新窗口打开）
说出概念，SAM 3 就明白你在说什么，并在所有出现的位置精确描绘出边界。 Meta 的「分割一切」再上新？ 9 月 12 日，一篇匿名论文「SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS」登陆 ICLR 2026，引发网友广泛关注。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o（在新窗口打开）
2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
Bug变奖励：AI的小失误，揭开创造力真相！（在新窗口打开）
扩散模型本该只是复制机器，却一次次画出「六指人像」甚至是陌生场景。最新研究发现，AI的「创造力」其实是架构里的副作用。有学者大胆推测人类的灵感或许也是如此。当灵感成了固定公式，人类和AI的差别还有多少？
为MoE解绑：全新「专家即服务」推理架构发布，超细粒度扩展锐减37.5%成本（在新窗口打开）
近年来，大型语言模型的参数规模屡创新高，随之而来的推理开销也呈指数级增长。如何降低超大模型的推理成本，成为业界关注的焦点之一。Mixture-of-Experts (MoE，混合专家) 架构通过引入大量 “专家” 子模型，让每个输入仅激活少数专家，从而在参数规模激增的同时避免推理计算量同比增长。
腾讯开源强化学习新算法！让智能体无需专家示范就“自学成才”，还即插即用零成本接入（在新窗口打开）
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR：稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建（在新窗口打开）
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
OpenAI 的颠覆革命｜狂热的2024·沸腾的2025丨Xsignal（在新窗口打开）
2022年11月，OpenAI的ChatGPT问世，这一事件不仅是技术创新的里程碑，更被视为重塑全球AI战略版图的关键转折点，它标志着新一轮大国AI竞赛的序幕被正式拉开。在此背景下，其增长的规模与速度本身，就是一种颠覆性的战略壁垒。
“AI版LeCun”自己讲解论文，自我进化智能体框架生成精美演讲视频（在新窗口打开）
AI自己讲明白论文，还能生成更美观的幻灯片。加州大学圣塔芭芭拉（UCSB）与圣克鲁兹（UCSC）的研究者提出EvoPresent，一个能够自我进化的学术演讲智能体框架，让AI不仅能“讲清楚论文”，还能“讲得好看”。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力（在新窗口打开）
InfLLM-V2是一种可高效处理长文本的稀疏注意力模型，仅需少量长文本数据即可训练，且性能接近传统稠密模型。通过动态切换短长文本处理模式，显著提升长上下文任务的效率与质量。从短到长低成本「无缝切换」，预填充与解码双阶段加速，释放长上下文的真正生产力。
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式（在新窗口打开）
3D 生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。
机器人「看片」自学新技能：NovaFlow从生成视频中提取动作流，实现零样本操控（在新窗口打开）
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
清华大学x生数科技：从波形到隐空间，AudioLBM引领音频超分新范式（在新窗口打开）
在这一背景下，清华大学与生数科技（Shengshu AI）团队围绕桥类生成模型与音频超分任务展开系统研究，先后在语音领域顶级会议ICASSP 2025和机器学习顶级会议NeurIPS 2025发表了两项连续成果：
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异（在新窗口打开）
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架（在新窗口打开）
大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。
告别AI“乱画图表”！港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统（在新窗口打开）
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表？AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image，已经能生成媲美摄影大片的自然图像，却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错，要么逻辑混乱、数据错误，要么就是标签错位。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了（在新窗口打开）
既然后训练这么重要，那么作为初学者，应该掌握哪些知识？大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》，可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随； 监督微调（SFT） 基本原理，包括数据集构建与损失函数设计；
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