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作者来自 Nanyang Technological University（MMLab） 与 SenseTime Research，提出 Prism Hypothesis（棱镜假说） 与 Unified Autoencoding（UAE），尝试用 “频率谱” 的统一视角，把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
今天凌晨，喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果，在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram，论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”， 梁文锋再次出现在合著者名单中。
我自己做内容创作这么久，一直在观察各种 AI 产品的崛起和消亡。说实话，看到 Corsif 的成功时，我的第一反应是震惊。这个应用的核心功能简单到令人难以置信，就是用一些基础的课程教人怎么写 ChatGPT 提示词
你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
破解AI胡说八道的关键，居然是给大模型砍断99.9%的连接线？
在深入技术细节之前，我们先用一张漫画来直观理解 COIDO (Coupled Importance-Diversity Optimization) 解决的核心问题与方案：正如钟离在漫画中所言，面对海量视觉指令数据的选择任务，传统方法需要遍历全部数据才能进行筛选造成大量「磨损」（高昂计算成本）。同时在面对数据重要性和多样性问题时，传统方法往往顾此失彼。
AI 创业卷出新高度，AI 都可以自己设计芯片了。
最近，一位被誉为「比利时小爱因斯坦」的 15 岁少年 Laurent Simons 在安特卫普大学（University of Antwerp）成功通过了博士论文答辩，获得了量子物理学博士学位。
今天读了 Aha（原 Head AI）的两篇博客文章，我强烈建议所有做 AI 工具或者 AI ToB 产品的同学都读一读。https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf001这里有他们对 AI 产品边界的理解，也有很多工程和系统层面的实操细节。