单纯形法：线性规划高效优化算法与多项式时间解析
单纯形法作为优化领域基石算法已有近80年历史，广泛应用于物流配送、航线规划等场景。最新研究由Sophie Huiberts和Eleon Bach完成，解决了长期困扰理论界的谜题：为何实践中高效运行的单纯形法在理论上存在指数级复杂度风险。通过引入随机性分析和几何建模，研究证明算法在多项式时间内可靠运行，为这一经典算法提供了坚实的理论支撑。
OpenAI GPT-5数学难题夸大宣传引发争议，哈萨比斯与LeCun质疑AI炒作
OpenAI研究人员宣称GPT-5『发现』10个数学难题解决方案引发轰动，后被证实仅为文献检索结果而非真正解题能力，导致DeepMind CEO Demis Hassabis和Meta首席AI科学家Yann LeCun等学界权威的强烈质疑，引发关于AI技术宣传边界和科学严谨性的深度讨论。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升基于生成式模型的控制策略（Policy）的性能通常意味着投入巨额成本进行额外的数据采集和模型训练，这极大地限制了机器人能力的快速迭代与升级。
小红书EGMN模型获RecSys 2025最佳论文提名，视频观看时长预测受国际认可
小红书推荐算法团队在RecSys 2025顶级会议上凭借EGMN（指数-高斯混合网络）模型荣获最佳论文提名，该模型创新性地结合指数分布和高斯混合分布，精准预测视频观看时长，解决了推荐系统领域的核心难题。研究成果在国际学术界和工业界获得高度认可，体现了小红书在推荐算法技术上的领先地位和务实创新的技术文化。
RAG技术演进：从基础检索到智能体驱动知识系统
本文深入探讨了RAG技术的演进历程，从基础检索到智能体驱动知识系统的转变。分析了业界对RAG技术未来的三种不同观点：演进为智能体检索、成为严肃工程学科、被智能体和长上下文窗口替代。文章指出初级RAG已过时，但RAG核心思想永恒，未来RAG将作为智能体工具箱组件，根据不同场景需求灵活应用。
Meta强化学习扩展定律研究：40万GPU小时揭示可预测训练与算力效率
Meta等机构通过40万GPU小时的大规模实验，建立了强化学习扩展定律的科学基础，提出了可预测的ScaleRL训练方案。该研究解决了强化学习在算力扩展时的关键问题，使训练效果从随机尝试转变为可预测过程，为大语言模型的强化学习后训练提供了系统化方法论和实用指导。
MaskMol：基于自监督学习的分子图像框架破解活性悬崖识别难题
湖南大学团队开发的MaskMol框架通过知识引导的分子图像自监督学习，成功解决了药物发现中的活性悬崖识别难题。该创新方法利用像素掩码策略和Vision Transformer架构，有效克服了传统模型的表征坍塌问题，在活性悬崖估计和化合物效能预测任务中表现卓越，为人工智能在药物研发领域的应用开辟了新途径。
谢赛宁团队利用大语言模型实现AI自动生成编程竞赛题目
谢赛宁团队开发的AutoCode系统利用大语言模型实现编程竞赛题目自动生成，通过验证器-生成器-检查器框架和双重验证协议，在测试用例生成方面达到最先进可靠性，误报率和漏报率较现有技术降低约50%。该系统能生成达到竞赛质量的新问题，超过80%生成问题具有训练价值，揭示了LLM作为知识重组者而非原创思想家的能力特点。
Video-RAG：轻量高效的长视频理解与多模态对齐框架
Video-RAG是由厦门大学、罗切斯特大学和南京大学联合研发的轻量级长视频理解框架，采用多模态辅助文本检索增强生成技术，无需模型微调即可实现高效的视觉-语义对齐。该框架在多个基准测试中超越商业模型，为教育、安防、医疗等领域的视频分析应用提供了低成本、高可扩展的解决方案。
OmniPart框架：部件级3D生成技术，革新游戏与虚拟现实开发
OmniPart是由香港大学、VAST、哈尔滨工业大学和浙江大学联合研发的革命性部件级3D生成框架，采用创新的两阶段'规划-生成'策略，能够在不到1分钟内从单张图像生成高质量、可独立编辑的3D部件，显著提升了游戏开发、虚拟现实和数字孪生领域的3D内容创作效率和质量。
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