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下班回家后你正深陷于一部两小时的综艺节目中，渴望找到那些让人捧腹的爆笑片段，却如同大海捞针。或者，在紧张刺激的足球赛中，你渴望捕捉到那决定性的绝杀瞬间，但传统 AI 视频处理技术效率低下，且模型缺乏泛化能力。为解决这些问题，香港中文大学（深圳）唐晓莹课题组联合腾讯 PCG 发布 TRACE 技术，通过因果事件建模为视频理解大模型提供精准的时间定位能力。
无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！
谷歌团队发现了全新Scaling Law！新方法DiLoCo被证明更好、更快、更强，可在多个数据中心训练越来越大的LLM。
何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。
LLM自身有望在无限长token下检索信息！无需训练，在检索任务「大海捞针」（Needle-in-a-Haystack）测试中，新方法InfiniRetri让有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，让7B模型比肩72B模型。
大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。然而，随着模型规模和数据量的瓶颈显现，测试时扩展（test-time scaling）成为进一步释放潜力的新方向。
何恺明LeCun联手：Transformer不要归一化了，论文已入选CVPR2025。
机器人怎样感知世界？
让机器人轻松学习复杂技能有新框架了！
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。