Science重磅揭露科研圈两大乱象：一是「论文工厂」已形成庞大产业链，部分编辑、作者、中介相互勾结；二是ChatGPT悄然渗入科研写作，22%计算机论文含AI痕迹。系统性造假与技术滥用，正重塑学术界根基。
在人工智能领域，对比语言 - 图像预训练（CLIP） 是一种流行的基础模型，由 OpenAI 提出
大神也陷入学术不端质疑，偷偷在论文里藏提示词刷好评？最新进展是，谢赛宁本人下场道歉了：这并不道德。对于任何有问题的投稿，共同作者都有责任，没有任何借口。
曾几何时，用文字生成图像已经变得像用笔作画一样稀松平常。
好夸张…… 参赛大模型全军覆没，通通0分。 谢赛宁等人出题，直接把o3、Gemini-2.5-pro、Claude-3.7、DeepSeek-R1一众模型全都难倒。
凌晨三点的 AI 实验室，键盘敲击声在空荡的房间回响。屏幕上，博士生小王、小李、小赵正疯狂调整模型参数，只为在 NeurIPS 截稿前将准确率从 98.2% 刷到 98.5%。
统一图像理解和生成，还实现了新SOTA。
谢赛宁十年前被NeurIPS（当时还叫NIPS）拒收的论文，刚在今年获得了AISTATS 2025年度时间检验奖。
o3和o4-mini视觉推理突破，竟未引用他人成果？一名华盛顿大学博士生发出质疑，OpenAI研究人员对此回应：不存在。
来自Meta和NYU的团队，刚刚提出了一种MetaQuery新方法，让多模态模型瞬间解锁多模态生成能力！令人惊讶的是，这种方法竟然如此简单，就实现了曾被认为需要MLLM微调才能具备的能力。
