理论

Nature子刊，EPFL与上海交大用多模态Transformer精准预测全局最低吸附能，助力催化剂设计

在大规模催化剂筛选中，快速评估催化剂表面与吸附质之间的全局最低吸附能（Global Minimum Adsorption Energy, GMAE）是一项关键任务。然而，由于每种表面/吸附质组合往往对应多个吸附位点与复杂构型，传统基于密度泛函理论（DFT）的计算方法面临高昂的时间和资源成本。为应对这一挑战，来自洛桑联邦理工学院（EPFL）的 Philippe Schwaller 教授团队与上海交通大学（SJTU）贺玉莲教授团队联合提出了一种多模态 Transformer 框架 AdsMT，该研究的共同一作为陈俊武（现 EPFL 博士生）和黄旭（现 UC Berkeley 博士生）。

4/19/2025 12:43:00 PM

ScienceAI

6周搞定18个月的工作量，爱彼迎不满老工具，暴力循环大模型怒迁代码，效果出奇好，怎么回事？谷歌亚马逊也做过类似的事

编辑 | 云昭Anthropic首席执行官Dario时不时就会出来发声，声称人工智能即将取代人工编码，或者抛出一个惊人的数字，预测在短短6个月内将有90%的编码工作将被AI取代。这种措辞无疑有夸大的成分，但这里想说的是，这并非空穴来风，或许6个月内AI不会取代90%的程序员，但取代90%的编程工作不无可能！因为企业接纳和适配大模型的速度远比我们想象得要快！

4/18/2025 4:05:39 PM

云昭

谷歌的“双子星”，正在围剿一众大模型

编辑 | 云昭继昨天凌晨OpenAI推出满血o3、o4-mini之后，没想到谷歌迈着“LLM王者”的步伐给出了自家的模型SOTA研究Gemini2.5 Flash。如果说o3主打的是“干实事”，那么谷歌这次的新发布则是告诉我们：什么是“成本可控”的极致性价比。这次的发布以后立马引来一众开发者的讨论，不过这次不是负面的，而是全面的好评。

4/18/2025 3:53:03 PM

云昭

Jeff Dean演讲回顾LLM发展史，Transformer、蒸馏、MoE、思维链等技术都来自谷歌

4 月 14 日，谷歌首席科学家 Jeff Dean 在苏黎世联邦理工学院举办的信息学研讨会上发表了一场演讲，主题为「AI 的重要趋势：我们是如何走到今天的，我们现在能做什么，以及我们如何塑造 AI 的未来？」在这场演讲中，Jeff Dean 首先以谷歌多年来的重要研究成果为脉络，展现了 AI 近十五年来的发展轨迹，之后又分享了 Gemini 系列模型的发展历史，最后展望了 AI 将给我们这个世界带来的积极改变。 AI在线将在本文中对 Jeff Dean 的演讲内容进行总结性梳理，其中尤其会关注演讲的第一部分，即谷歌过去这些年对 AI 领域做出的奠基性研究贡献。

4/18/2025 1:14:00 PM

机器之心

AI应用创业公司：大模型最近的突破，全是作弊

「AI 大模型自去年 8 月以来就没有太大进步」。这是一位 AI 创业者在近期的一篇博客中发表的观点。他在创业过程中发现，自去年 8 月以来，AI 大模型（如 Claude 3.7 等）在官方发布的基准测试上声称的巨大进步与实际应用场景中的有限提升之间存在明显脱节。

4/18/2025 1:04:00 PM

机器之心

知识图谱与其它知识库的关系

知识图谱与传统知识库：解构数据连接的哲学传统企业数据库和知识库长期以来一直被当作信息的仓库，它们好比一个个分隔的抽屉，每个抽屉里都整齐地存放着特定类型的信息。企业习惯了这种存储方式，却很少思考：我们真的需要将信息放在不同的抽屉里吗？知识图谱打破了这种传统思维，它将信息视为一张巨大的网络——每条信息都是网络中的一个节点，节点之间通过各种关系连接起来。

4/18/2025 12:49:58 PM

大数据AI智能圈

谷歌大模型“性价比之王”来了！混合推理模型，思考深度可自由控制，竞技场排名仅次于自家Pro

紧跟o4-mini，谷歌上新了Gemini 2.5 Flash preview版本。作为更注重效率的Flash，在大模型竞技场上排名并列第二，第一是自家的Gemini 2.5 Pro。这样的表现，让Gemini 2.5 Flash的性价比直接拉满。

4/18/2025 10:43:23 AM

最新万字长文！强化学习之父联合谷歌RL副总裁：未来不是靠强化学习算法而是「经验流」

就像Sam Altman 之前在博客文章中写的那样：回顾人工智能的发展，深度学习确实奏效了！现在强化学习正如火如荼，OpenAI o系列，DeepSeek R0都显示出了强化学习的巨大威力，人类生成的数据推动了人工智能的惊人进步，但接下来会发生什么？谷歌强化学习副总裁 David Silver与图灵奖获得者，强化学习之父Richard Sutton最新论文《Welcome to the Era of Experience》犹如《TheBitterLesson（苦涩的教训）》的续章给我们当头一棒：人类数据正在见顶，经验是下一个超级数据源，真正能推动AI跃升的数据，必须随模型变强而自动增长。

4/18/2025 10:01:41 AM

AI寒武纪

AI 应用安全挑战与测评实践指南

作者 | 陈达在人工智能蓬勃发展的时代，AI应用广泛融入人们的生活与工作，从智能客服到智能推荐系统，从医疗影像诊断到金融风险预测，AI的身影无处不在。然而，随着AI应用的普及，其潜在风险也逐渐凸显，AI风险测评成为保障应用可信的关键环节。本文将围绕“AI风险测评助力应用可信”这一主题，深入探讨AI应用面临的风险、业界测评方法、实践思路及关键要点。

4/18/2025 9:45:47 AM

Thoughtworks洞见

最强o1也刚刚及格！中科大等团队测试视频CoT推理能力：多数模型不及格

视频理解的CoT推理能力，怎么评？中科大等团队提出了评估基准——VCR-Bench，里面包含七个独立评估维度的任务框架，每个维度针对性地考察模型的不同能力（如时空推理、因果推断等）。为确保评估的全面性和可靠性，每个维度都设计了100余条高质量样本。

4/18/2025 9:13:00 AM

量子位

异议！顶流AI决战「逆转裁判」：o1险胜Gemini 2.5登顶、Llama 4零分垫底

当谈到AI为何能从「预测下一个词」中诞生智慧时，Ilya Sutskever曾用一个生动的比喻来解释。想象你在读一本悬疑小说，如果仅凭前面的线索就能在最后一页推断出罪犯是谁，那么你对这个故事的理解无疑是深刻的。同样，AI通过学习海量文本，掌握了从字面到语义的「线索」，展现出惊人的智能。

4/18/2025 9:07:00 AM

新智元

使用测试时间训练（TTT）生成一分钟视频

译者 | 布加迪审校 | 重楼从文本生成视频已取得了长足的进展，但在制作更长的多场景故事时仍然会遇到瓶颈。虽然Sora、Veo和Movie Gen之类的扩散模型已提高了视觉质量的门槛，但它们通常仅限于 20秒以内的片段。真正的挑战是什么？

4/18/2025 8:47:22 AM

布加迪

UC伯克利：让推理模型少思考，准确率反而更高了！

让推理模型不要思考，得到的结果反而更准确？ UC伯克利新研究发现，强制要求模型跳过思考过程，推理能力却比正常思考还好。例如在定理证明任务当中，“不思考”模式仅使用30%的Token，就能实现和完整思考一样的准确率。

4/18/2025 8:42:52 AM

量子位

自主式AI对安全专家来说既是福音也是祸患

网络安全在自主式AI面前站在了一个十字路口，我们从未拥有过如此强大的工具，它可以在眨眼之间创建大量的代码，发现并解除威胁，并且可以被如此果断且防御性地使用，这已经被证明是一个巨大的力量倍增器和生产力红利。但虽然功能强大，自主式AI却并不可靠，这就是目前的困境。所创建的代码可能包含微妙的缺陷，并且最终可能会弊大于利，比如通过助长网络钓鱼诱饵和构建新型恶意软件。

4/18/2025 12:10:00 AM

David Strom