颠覆逆向工程！GhidraMCP让AI自主反编译程序，开发者必备神器！
颠覆逆向工程！GhidraMCP让AI自主反编译程序，开发者必备神器！当AI“入侵”逆向工程，效率提升100倍！
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3439 点击 2025-04-01 16:46
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当AI“入侵”逆向工程，效率提升100倍！
DeepSeek-R1 的成功离不开一种强化学习算法：GRPO（组相对策略优化）。
最近，全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果：由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学（广州）联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解，本届大会共收到 11672 篇论文，被选中做 Oral Presentation（口头报告）的比例约为 1.8%
3 月 29 日，智源研究院在 2025 中关村论坛 “未来人工智能先锋论坛” 上发布首个跨本体具身大小脑协作框架 RoboOS 与开源具身大脑 RoboBrain，可实现跨场景多任务轻量化快速部署与跨本体协作，推动单机智能迈向群体智能，为构建具身智能开源统一生态加速场景应用提供底层技术支持。
机器人落地复杂场景，社交导航能力一定是避不开的关键一点。
2025年，人工智能领域正在经历一场由LLM Agent引发的深刻变革，不管普通人的衣食住行还是研究者的尖端研究，都很难不受Agent的影响。
为了进一步挑战AI系统，大家已经开始研究一些最困难的竞赛中的问题，特别是国际奥林匹克竞赛和算法挑战。
SANA-Sprint是一个高效的蒸馏扩散模型，专为超快速文本到图像生成而设计。通过结合连续时间一致性蒸馏（sCM）和潜空间对抗蒸馏（LADD）的混合蒸馏策略，SANA-Sprint在一步内实现了7.59 FID和0.74 GenEval的最先进性能。SANA-Sprint仅需0.1秒即可在H100上生成高质量的1024x1024图像，在速度和质量的权衡方面树立了新的标杆。
在三维数字内容生产领域，三角形网格作为核心的几何表示形式，其质量直接影响虚拟资产在影视、游戏和工业设计等应用场景中的表现与效率。
在视觉强化学习中，许多方法未考虑序列决策过程，导致所学表征缺乏关键的长期信息的空缺被填补上了。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！
当你翻开相册，看到一张平淡无奇的风景照，是否希望它能更温暖、更浪漫，甚至更忧郁？现在，EmoEdit 让这一切成为可能 —— 只需输入一个简单的情感词，EmoEdit 便能巧妙调整画面，使观众感知你想传递的情感。
你是否注意过人类观察世界的独特方式？
当开车遇到变道、加塞等场景时，驾驶员往往会下意识地激活自己的“安全驾驶思维”，从而做出激进的规避行为。
医学变革风暴来袭！ECgMPL模型如同医学领域的超级侦探，从细胞和组织微观图像里精准揪出癌症踪迹，诊断子宫内膜癌准确率近100%，远超医生平均水平。
最近，AI 公司 Databricks 推出了一种新的调优方法 TAO，只需要输入数据，无需标注数据即可完成。更令人惊喜的是，TAO 在性能上甚至超过了基于标注数据的监督微调。
给AI一张全新的照片，它能以相当高的准确率还猜出照片在哪个城市拍摄的。在新研究中，表现最好的AI模型，猜出图片所在城市的正确率比人类高62.6%！以后网上晒图可要当心了，AI可能知道你在哪里！
疯哥收到最多的问题就是关于n8n与coze(扣子)、Dify有何不同，n8n和他们相比有什么优势？疯哥是资深n8n玩家，深知n8n能带给个人和企业多么强大的能力。但是，非常多的国内朋友从来都没听说过n8n，更不用提使用n8n为自己和企业搭建强大的AI自动化工作流。
论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
3D生成版DeepSeek再上新高度！
这三篇论文，出自同一AI之手。
幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
从单张图像生成灵活视角3D场景的技术来了，在考古保护、自主导航等直接获取3D数据成本高昂或不可行的领域具有重要应用价值。
近一年以来，AI 视频生成技术发展迅猛。自 2024 年初 Sora 问世后，大家惊喜地发现：原来 AI 可以生成如此逼真的视频，一时间各大高校实验室、互联网巨头 AI Lab 以及创业公司纷纷入局视频生成领域。
AGI的这两年，基本OpenAI压着谷歌打的两年，包括但不限于谷歌自己的失误、每次发布会的被截胡。比如这次Gemini 2.5 Pro 被 4o图片生成功能抢走了几乎所有关注点。但谷歌确实也在一直追赶，从最开始的措手不及，到现在已经开始有来有往。著名科技杂志《连线》采访了谷歌前和现员工超50人，发布了一篇长文，深度挖掘了谷歌这两年苦苦追赶Openai的内幕故事，
三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技术基于高斯分布的概率模型叠加来表征场景，但其重建结果在几何和纹理边界处往往存在模糊问题。
「仅需一次前向推理，即可预测相机参数、深度图、点云与 3D 轨迹 ——VGGT 如何重新定义 3D 视觉？」
AI社区掀起用大模型玩游戏之风！例如国外知名博主让DeepSeek和Chatgpt下国际象棋的视频在Youtube上就获得百万播放，ARC Prize组织最近也发布了一个贪吃蛇LLM评测基准SnakeBench。