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  MintAct：苹果如何用一个模型统一手机、电脑和网页的AI操作能力

  2026-10-17 00:04
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  骗子打电话给你，为什么AI分不清好人坏人

  2026-10-17 00:03
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  当AI客服学会拒绝乱回答：给电信反诈模型套上一层"规矩"

  2026-10-17 00:02
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  我们能不能把它的"道德立场"像换电池一样拆下来装回去

  2026-10-17 00:01
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  给干细胞显微镜的AI模型"瘦身"，压缩12倍后它却认不出细胞了

  2026-10-17 00:00
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  专家池明明有16个专家，为什么每次只用2个，效果却更好？

  2026-10-17 00:00
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  让机器人管家学会"三思而后行"：GAVEL如何终结AI规划的胡言乱语

  2026-10-16 23:58
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  Gricea：给对话式AI研究搭一座可以互相搭建的房子

  2026-10-16 23:57
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  AI能自动做商业分析报表吗？答案可能让你意外

  2026-10-16 23:57
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  给AI设计师装一个会自己进化的"经验本"

  2026-10-16 23:56
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  一个0.8B的机器人小模型，靠一招偷师大模型，性能逼近14B巨兽

  2026-10-16 23:55
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  给AI装一个"快思考"大脑，让记忆管理提速6.6倍

  2026-10-16 23:54
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  让AI写GPU代码能跑，但真的对吗？我们发现连"考官"自己都在作弊

  2026-10-16 23:54
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  把机器人塞进人类视频：一个让机器人学会干活的偷懒办法

  2026-10-16 23:53
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  VideoGen-Agent是怎么把翻车现场变成及格线的

  2026-10-16 23:52
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  AI智能体学会自我改造后，为什么反而越改越差？

  2026-10-16 23:51
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  PDF这个"presentation format"是怎么难倒RAG系统的？

  2026-10-16 23:50
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  机器人摔了一跤，然后呢？

  2026-10-16 23:49
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  1%的Token够用了：大模型蒸馏中一个被忽略的问题

  2026-10-16 23:48
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  给AI装一个人格，为什么装了半天还是穿帮

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• 孙正义最新访谈：过去50年，都只是AI时代的热身 - 科技行者

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• 深度解析RTX Spark：NVIDIA为什么要重新设计一台Windows PC？

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• 当特斯拉押注无人驾驶，为什么还要造一辆极致跑车？

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• 当选择器的分数被硬性截断成Top-K之后，梯度还能传回去更新它吗

  2026-10-15 16:57

• 给AI代理装一套"技能"，为什么最贵的不是想技能，而是试技能

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• PLC-DPO：当AI学习"哪个回答更好"时，如何避免被错误标签带偏

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• 七个人如何训练出顶尖网络安全大模型

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• 当AI客服团队问哪个模型该用，答案不该靠猜

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• 当AI助手需要从八万个技能里挑几个来用，会不会挑出重复技能？

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• 一个模型，能唱歌、能配音、能生成音效，还不用扩散模型

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• 泰文OCR的合成数据实验：关于"假数据能不能练出真本事"的较量

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• 火烧过的东西，AI还认得出来吗

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• 当AI预测者遇到市场老手，该听谁的？

  2026-10-15 16:49

• Occamy-1.0：35B模型如何在"打杯咖啡"式的日常工作里跑赢巨无霸

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• 给AI设计师一个"创意脑洞库"，让千篇一律的界面设计学会自我怀疑

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• 挑选最强的毒药：如何用更聪明的方式攻破大模型

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• 当AI智能体不再变强：一场关于测试时间的诚实测量

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• KaiNinja：给3D生成模型装上"拆零件"的能力

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• Atria Dawn：当AI开始参与训练下一个AI，人类还剩下什么活儿？

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• 7B模型如何用一套训练秘方，和千亿参数的大模型掰手腕

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• 希腊语和英语，一个模型学不会同时说好两种语言

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• LynnReal-Omni：当AI导演不再靠运气，而是靠说明书拍视频

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• GVA：给大模型的记忆做一次“断舍离”，只留价值不留钥匙

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• 新加坡团队发现，机器人操控真正缺的不是更大的模型

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• AI改代码时，一次性重写整个文件，还是一小段一小段地打补丁？

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• 当好学生跟对好老师，为什么会学出问题？

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• 点石成金：当AI开始批量阅读专利，化学反应数据库会变成什么样

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• AI科学家能读懂AI的大脑吗？一场关于"机械可解释性"的严酷考试

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• DF26：当AI造的假视频，连人类都认不出来了

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• 两条视频流的秘密：当深度学习第一次学会了看动作

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• 机器人世界模型的"方言"难题：换个摄像头它就不认识你了

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• PlannerForge：当LLM学会了给自动驾驶找茬

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• 模型微调之后，怎么才能知道它有没有偷偷变得更歧视了

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• 深度学习曾经打不过一个手工特征，直到这篇论文出现

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• 为什么视频AI这么贵？一份关于"省钱"技术的全景调查

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• 两个视频流网络，一个动作识别难题

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• 两个数据流一起看视频，比一个数据流准了将近16个百分点

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• 稀疏的代价：当测量矩阵也要"瘦身"，我们还能找回原来的信号吗

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• 两个人靠看视频里的动作，居然能比机器学得更准

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• 两个视频流，一个大脑：深度学习第一次在动作识别上超越手工特征

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• 把长文档的"阅读"和"推理"拆开，AI处理百万字文档快了11倍

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• 阶跃STEPX Neo智能体手机如约而至：解锁见智能体，右滑回到过去

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• 千问AI眼镜，学会主动服务

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• 腾讯做了一只会打断你说话的AI鹅

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• AI给大模型"注射"人类价值观，结果发现了一个惊人的秘密

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• 当深度学习第一次打赢了手工特征：双流网络的故事

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• 机器人学不会转手腕，人类演示救得了吗？

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• SceneMosaic：给3D场景装上"进化"能力，8个多小时的活12分钟干完

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• GE-Act 2.0：让机器人从零学会"预见未来"，这个团队做了什么

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• 把万亿参数模型的强化学习训练，做成一条不会漏水的流水线

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• 让弱模型教强模型，还不能教出个"缩小版自己"

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• AI明明知道cot(-540°)没有答案，为什么还是硬答一个数字？

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• 一个会"偷懒"的监控AI，如何在保持警觉的同时省下一半算力

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• 让机器人看懂一个房间，为什么会烧掉一大半算力

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• 机器人叫它"捡起最大的第二个方块"，它却抓错了旁边那个

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• AI预测电价准确率提升了50%，为什么压缩文件却几乎没变小？

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• 当AI学会"该说的说，该省的省"：一场关于思维压缩的几何实验

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• 两条视频流打架,最后打出了深度学习的第一次胜利

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• 视频里的动作,该怎么让机器看懂

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• 一加 16 发布：游戏手机叙事进入"芯片级"阶段

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• 大模型也会"用进废退"：一篇论文教你看懂AI持续学习的底层逻辑

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• AI写的代码库，AI自己会用吗？一篇论文戳破了一个尴尬真相

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• 当团队里同时有五个人在跟AI助手说话，它该听谁的？

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• 当学生比老师做得更好时，AI蒸馏该怎么办？

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• 给AI配一个"军师"，比直接训练它更有效

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• 当AI字幕翻译遇上追剧党：一个会自己变聪明的翻译团队

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• 让AI学会"找证据"：当看一眼不够用的时候

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• 能否既聪明又听话：AI模型能选择性相信指导吗？

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