人工智能
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。
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。
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。
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。
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。
DeepSeek开源OCR模型实现视觉文本压缩，革新AI识别技术
DeepSeek开源革命性OCR模型DeepSeek-OCR，通过创新的光学压缩技术实现10倍无损文本压缩，在仅使用100个视觉token的情况下超越现有技术，支持近100种语言识别，为AI文本处理领域带来重大突破。
AGILE自监督强化学习提升视觉语言模型感知推理能力
AGILE创新性地将智能体交互与拼图任务结合，通过自监督强化学习范式显著提升视觉语言模型的感知推理能力。该框架在无需人工标注的情况下，使模型在2×2拼图任务中准确率从9.5%提升至82.8%，并在9项通用视觉任务中平均性能提升3.1%，为解决多模态强化学习数据稀缺问题提供了可持续的解决方案。
Lancelot框架：全同态加密与拜占庭鲁棒联邦学习融合，实现高效隐私保护鲁棒聚合
香港中文大学AIoT实验室联合多所高校研发的Lancelot框架创新性地将全同态加密与拜占庭鲁棒联邦学习深度融合，通过掩码式加密排序、密码学优化和GPU硬件加速三大技术突破，解决了传统FHE计算效率低下、复杂聚合支持不足等核心难题。该框架在加密状态下实现鲁棒聚合计算，性能较现有方案提升20倍以上，为金融、医疗等高敏感场景的隐私保护AI应用提供了切实可行的解决方案，研究成果已发表于《Nature Machine Intelligence》。
LMG 2025成都大模型智能生成大会：智汇天府，引领生成式AI新纪元
第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）将于2025年11月1-3日在成都举行，以'智汇天府，生成艺境'为主题，汇聚国内外顶尖专家，设置18个专题论坛，涵盖大模型基础理论、多模态技术、智能体等前沿议题，特别呈现AI与艺术融合展演，是生成式人工智能领域的重要学术交流平台。
AI动物视频流行：技术滥用与社交媒体影响解析
本文深入分析了当前流行的AI动物视频现象，从熊猫荡秋千、浣熊遇小丑等搞笑视频，到Reddit上的虚拟肥猫骗局，揭示了AI技术被滥用于制造虚假内容的现状。文章探讨了这些高度逼真的AI生成内容对社交媒体生态的影响，以及由此引发的信息真实性危机和伦理道德问题，呼吁在享受技术便利的同时建立相应的监管机制。
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