清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明
清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明当AI不再只是解题机器，而能与人类并肩完成严谨的科研证明，这意味着什么？
来自主题: AI技术研报
5562 点击 2025-11-05 10:27
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当AI不再只是解题机器，而能与人类并肩完成严谨的科研证明，这意味着什么？
在大数据和大模型推动下，微调技术凭借成本低、效率高优势，成为应对小样本、长尾目标等复杂场景的利器。从早期全参数微调到参数高效微调（PEFT），再到如今融合多种PEFT技术的混合微调，遥感微调技术不断进化。清华大学等团队在CVMJ期刊上系统梳理了技术脉络，并指出了九个潜在研究方向，助力遥感技术在农业监测、天气预报等关键领域发挥更大作用。
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
大脑并非一个被动存储和读取的硬盘，而是一个主动预测和生成认知的系统。智力的本质始终在于主动加工，而非被动存储。在AGI时代，我认为“智慧即才华”。就是清楚地知道想要实现的目标，以及实现它的路径，这就是AGI时代的才华。
前脚谢赛宁刚宣告VAE在图像生成领域退役，后脚清华与快手可灵团队也带着无VAE潜在扩散模型SVG来了。
亚马逊AI博士奖学金，正式公布了！两年共计6800万美金，计划将为全球「九所」顶尖大学，100多名博士生提供研究资金的支持。这九所顶尖大学，个个都是AI界的「扛把子」，主要包括：
长期以来，扩散模型的训练通常依赖由变分自编码器（VAE）构建的低维潜空间表示。然而，VAE 的潜空间表征能力有限，难以有效支撑感知理解等核心视觉任务，同时「VAE + Diffusion」的范式在训练
从 AlphaGo 战胜人类棋手，到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力，强化学习（Reinforcement Learning, RL）一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。