今年是人工智能正式被提出七十周年，新智元十周年峰会也将于9月7日在北京中关村软件园举行，主题是「新天终启，万象智生」。此次峰会将发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》，大会集结百度CTO、NVIDIA副总裁等十位领航者，以「十人十题」解构AI五阶段路线图，纵贯大模型、Physical AI、具身智能到医疗AI、视频AI、脑科学、AI Agent与人才培养，定义下个十年智能图景。
在长周期、多步骤的协作任务中，传统单智能体往往面临着任务成功率随步骤长度快速衰减，错误级联导致容错率极低等问题。
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）。
起猛了，美团这下真的开始明牌干AI了。
训练大模型时，有时让它“记性差一点”，反而更聪明！
腾讯混元，刚刚又拿下一个国际冠军—— Hunyuan-MT-7B，以7B总参数量获得国际翻译比赛冠军。该模型支持33个语种、5种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
天啦噜，搞大模型的实在太疯狂了。
这几天，一篇关于向量嵌入（Vector Embeddings）局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火，热度飙升到了近 9000。
在这场以大型语言模型（LLM）为核心的 AI 浪潮中，苹果似乎一直保持着低调，很少出现在技术报道的前沿。尽管如此，时不时地，该公司也能拿出一些非常亮眼的研究成果，比如能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型 FastVLM。
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
