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NeurIPS 不再让华为等机构投稿了？这个消息确实出自 NeurIPS 官方文件。在本届大会征稿通知的页面，藏着一个「MainTrackHandbook」的链接：打开链接，就能看到大会关于今年投稿的一些说明。
打开手机的订阅管理页面，我数了一下：过去十二个月里，我为各种 AI 应用付过费的数量是七个。目前还在续费的，两个。
速度、质量、管线可用性，是 AI 3D 生成领域公认的不可能三角。三件事，从来没有同时成立过。直到现在。VAST 最新发布的 Tripo P1.0，首次在原生三维空间中实现概率生成，2 秒内即可输出专业建模师级别的 3D 资产，效率较现有方案提升百倍以上。
用强化学习微调扩散模型，还有更好的办法吗？
较真还得是程序员。
AI写代码，这次玩大了。 Cursor创始人宣布一项疯狂实验的结果：让数百个AI智能体连续跑了整整一周，从零开始，硬生生造出了一个可用的Web浏览器。项目代号FastRender，产出超过300万行代码，核心是一个用Rust从头写的渲染引擎，甚至还自带一个定制的JavaScript虚拟机。
他独自承担了一个复杂的 TypeScript 微服务项目的改造工作。为了让老板同意，他当场拍着胸脯保证六个月内完成。随后，他转身将 Claude Code 调教成得力助手，协助自己管理与重写工作。为此，他每月花费 200 美元（约 1422 元）开通 Max 20x 套餐，将原本约 10 万行的项目重构为 30~40 万行规模。
近日，在全球人工智能领域最具影响力的顶级学术会议 NeurIPS（神经信息处理系统大会）上， 清华大学和蚂蚁数科联合提出了一种名为 Dual-Flow 的新型对抗攻击生成框架。
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。
北航刘偲教授团队提出首个大规模真实星座调度基准AEOS-Bench，更创新性地将Transformer模型的泛化能力与航天工程的专业需求深度融合，训练内嵌时间约束的调度模型AEOS-Former。这一组合为未来的“AI星座规划”奠定了新的技术基准。