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最近，正处于评议阶段的 ICLR 2025 论文真是看点连连，比如前些天爆出的 ICLR 低分论文作者硬刚审稿人的事件以及今天我们要介绍的这个通过 rebuttal（反驳）硬是将自己的平均分拉高 2 分，直接晋升第 9 名的论文。                               ICLR 2025 论文评分分布图，图源：，不知道是不是因为 ICLR 2025 审稿过程状况连连，官方此前…

在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。 CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。 然而，CLIP 的文本处理能力被广为诟病，难以充分理解长文本和复杂的知识表达。

现在，大语言模型的结构化生成有了一个更加高效、灵活的引擎。 不管是编写和调试代码，还是通过函数调用来使用外部工具，又或是控制机器人，都免不了需要 LLM 生成结构化数据，也就是遵循某个特定格式（如 JSON、SQL 等）的数据。 但使用上下文无关语法（CFG）来进行约束解码的方法并不高效。

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大模型不会照搬训练数据中的数学推理，回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。 大语言模型的「推理」能力应该不是推理，在今年 6 月，一篇 Nature 论文《Language is primarily a tool for communication rather than thought》曾引发 AI 社区的大讨论，改变了我们对于 AI 智力的看法。 该论文认为人类语言主要是用于交流的工具，而…

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去掉一个「超权重」的影响，比去掉其他 7000 个离群值权重加起来还要严重。 大模型的参数量越来越大，越来越聪明，但它们也越来越奇怪了。 两年前，有研究者发现了一些古怪之处：在大模型中，有一小部分特别重要的特征（称之为「超权重」），它们虽然数量不多，但对模型的表现非常重要。

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如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。 与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。 目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。

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随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。 鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。 面对这一挑战，穹彻智能携手上海交通大学卢策吾和刘景全团队，创新性地提出了名为 ViTaM 的视觉-触觉联合记录和追踪系统。

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2017年，谷歌发布《Attention Is All You Need》论文，首次提出Transformer架构，掀开了人工智能自然语言处理（NLP）领域发展的全新篇章。 Transformer架构作为神经网络学习中最重要的架构，成为后来席卷全球的一系列通用大模型如ChatGPT、Gemini的底层技术支撑。 而提升Transformer的运行效率也成为人工智能领域的研究热点，2024年4月，谷…

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昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。 这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling Law（用更多的数据训练更大的模型）可能无以为继。 此外，OpenAI 研究者 Noam Brown 指出，更先进的模型可能在经济上也不具有可行性，因为花费数千亿甚至数万亿…

2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队，激发了 AI for science 领域新的研究热潮。 近两年科学界一个饱受争议的命题是：“AlphaFold 是否终结了结构生物学？ ” 首先，AlphaFold 之类的结构预测模型的训练数据正是来自于以 X 射线、冷冻电镜（cryo-EM）等为代表的传统结构解析方法。

又是计算机帮了忙。 对现代密码学稍有了解的人都必定听过椭圆曲线的赫赫威名，但椭圆曲线本身依然还存在很多悬而未决的问题。 今天，量子杂志作者 Joseph Howlett 介绍了这方面的一项打破 18 年记录的新突破：找到了一条迄今为止有理点模式最复杂的椭圆曲线。

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