近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
无需海量数据标注，智能体也能精确识别定位目标元素了！ 来自浙大等机构的研究人员提出GUI-RCPO——一种自我监督的强化学习方法，可以让模型在没有标注的数据上自主提升GUI grounding（图形界面定位）能力。
9月3日消息，美国哈佛大学博士生赛义德·侯赛尼（Seyed M. Hosseini）与盖伊·莱廷格（Guy Lichtinger）近日发布研究报告，名为《生成式AI：一种偏向资历的技术变革》。该研究使用2015年第一季度至2025年第一季度美国近28.5万家企业、约6200万员工的简历和招聘数据，研究 “生成式AI采用如何影响不同资历员工的就业情况”。
本文主要介绍来自该团队的最新论文：TRKT，该任务针对弱监督动态场景图任务展开研究，发现目前的性能瓶颈在场景中目标检测的质量，因为外部预训练的目标检测器在需要考虑关系信息和时序上下文的场景图视频数据上检测结果欠佳。
LLM.265研究发现，视频编码器本身就是一种高效的大模型张量编码器。原本用于播放8K视频的现成视频编解码硬件，其实压缩AI模型数据的效率也非常高，甚至超过了许多专门为AI开发的方案。该工作已被世界微架构大会MICRO-2025正式接收，相关成果将于今年10月在首尔进行展示与讨论。
训练大模型时，有时让它“记性差一点”，反而更聪明！ 大语言模型如果不加约束，很容易把训练数据原封不动地复刻出来。为解决这个问题，来自马里兰大学、图宾根大学和马普所的研究团队提出了一个新方法——金鱼损失（Goldfish Loss）。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。
智东西9月1日消息，苹果又公布了大模型研发新进展！ 8月28日，苹果在arXiv发布新论文，介绍新一代多模态基础模型MobileCLIP2及其背后的多模态强化训练机制，同天在GitHub、Hugging Face上开源了模型的预训练权重和数据生成代码。
OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，这是「星际之门」计划首次大规模进入亚洲。印度之所以重要，不仅因其庞大的用户增长潜力与低价特供服务，还因多语言应用场景。奥特曼虽淡出CEO角色，却亲自推动全球算力布局，印度成为其展现野心的关键起点。
近期，AI营销公司橙果视界（PhotoG母公司）宣布完成数千万元新一轮融资，由云天使基金领投，力合创投和金沙江联合资本跟投。本轮融资将用于进一步扩大行业数据规模，推进垂直行业后训练模型迭代，进一步加快全链路营销智能体在多行业的业务落地，持续探索能感知、决策、创造并执行的商业大脑。
