蚂蚁专用模型超越o3！仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
蚂蚁专用模型超越o3！仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？ 在医疗领域，这个疑问正在被打破。
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不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？ 在医疗领域，这个疑问正在被打破。
强化学习核心是什么？Karpathy一语道破——环境。全新开源Environments Hub横空出世，为强化学习训练带去革命性突破。
在大模型时代，机器学习资产（如模型、数据和许可证）数量激增，但大多缺乏规范管理，严重阻碍了AI应用效率。研究人员将在VLDB 2025系统介绍如何整理、发现和利用这些资产，使其更易查找、复用且符合规范，从而提升开发效率与协作质量。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所王勇涛团队及合作者的最新研究成果 AutoOcc。针对开放自动驾驶场景，该篇工作提出了一个高效、高质量的 Open-ended 三维语义占据栅格真值标注框架，无需任何人类标注即可超越现有语义占据栅格自动化标注和预测管线，并展现优秀的通用性和泛化能力，论文已被 ICCV 2025 录用为 Highlight。
杜克大学与 Zoom 的研究者们推出了 LiveMCP-101，这是首个专门针对真实动态环境设计的 MCP-enabled Agent 评测基准。该基准包含 101 个精心设计的任务，涵盖旅行规划，体育娱乐，软件工程等多种不同场景，要求 Agent 在多步骤、多工具协同的场景下完成任务。
今天，AI 行业发展更进一步，将“光”引入 AIGC 领域，完全基于系统硬件物理定律，首次实现了具备特定特征的全新（未见过的）图像生成。来自加州大学洛杉矶分校的研究团队成功实现了手写数字、时尚产品、蝴蝶、人脸及艺术品（如梵高风格）的单色与多色图像光学生成，且整体性能媲美基于数字神经网络的生成式模型。
传统 video dubbing 技术长期受限于其固有的 “口型僵局”，即仅能编辑嘴部区域，导致配音所传递的情感与人物的面部、肢体表达严重脱节，削弱了观众的沉浸感。现有新兴的音频驱动视频生成模型，在应对长视频序列时也暴露出身份漂移和片段过渡生硬等问题。
近期，多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。
两周前，我们发布了 jina-embeddings-v4 的 GGUF 格式及其多种动态量化版本。jina-embeddings-v4 原模型有 37.5 亿参数，在我们的 GCP G2 GPU 实例上直接运行时效率不高。因此，我们希望通过更小、更快的 GGUF 格式来加速推理。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。