AI教父Hinton中国首秀，在与周伯文教授的17分钟高密度对话中，他首次公开表示当今多模态大模型已具「意识」，并建议以不同技术训练「聪明」与「善良」AI。两人探讨AI主观体验、科学促进AI发展的路径，并寄语青年科研者：坚持怀疑与原创，突破才会发生。
在医学影像领域，AI的革命性进展已不稀奇——CT有了自动阅片系统，X光报告可由模型生成。但当聚光灯转向超声时，这一“最日常”的影像手段，却始终没有迎来真正的智能时代。为什么？
在大语言模型席卷全球的时代，坚持更接近生命本质的智能是少有人走的路。2025年7月初，一篇来自Numenta与Thousand Brains Project的论文，首次通过一个名为“Monty”的AI系统，实验性地验证了神经科学家杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）提出的“千脑智能理论”。
专门适用超大模型、带来2.18倍推理加速，最新投机采样训练框架开源！ SGLang团队联合美团搜推平台、Cloudsway.AI开源SpecForge。
AI超级实用的落地，只有这家玩明白了。 前几天，奥特曼在采访中透露，亲自体验 GPT-5 后，被其强大的能力吓到。有个自己都搞不懂的问题，模型却能一下答出来，那一刻他甚至觉得自己在擅长的领域也有些「无力」。
还在为 LoRA 训练不稳定、模型融合效果差、剪枝后性能大降而烦恼吗？来自香港城市大学、南方科技大学、浙江大学等机构的研究者们提出了一种简单的渐进式训练策略，CoTo，通过在训练早期随机失活一部分适配器，并逐渐提高其激活概率，有效缓解了层级不均衡问题，并显著增强了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性。该工作已被机器学习顶会 ICML 2025 接收。
这大概是大家玩得最开心的一届WAIC。在上海世博展览馆里，你能看到：机器狗托着AI眼镜“哒哒哒”走，机器人被绑了绳子“遛”机器狗，人们给自己绑上感应器，小心翼翼“遥操”着机器人搭积木、玩迷宫。
多模态大模型 (MLLM) 驱动的 OS 智能体在单屏动作落实（如 ScreenSpot）、短链操作任务（如 AndroidControl）上展现出突出的表现，标志着端侧任务自动化的初步成熟。
CostFilter-AD通过构建异常代价体并滤波来优化异常检测，能精准识别微小缺陷，无需缺陷样本训练。可作为通用插件提升现有检测系统，帮助工厂提前发现缺陷，提高产品质量。
当前最强大的大语言模型（LLM）虽然代码能力飞速发展，但在解决真实、复杂的机器学习工程（MLE）任务时，仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码，却无法模拟人类工程师那样，在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。
