由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
秘密、误导与破裂的信任。一场关于科技界最红 CEO 被迅速驱逐又戏剧性回归的内幕。
马斯克又一次展现了对「X」和AI的狂热，决定将旗下社交平台X以全股票交易方式出售给自己的AI公司xAI，合并后xAI估值1130亿美元，超过了2月份对OpenAI要约价974亿美元。这次收购彰显了马斯克「All in AI」战略决心。
幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
为了让用户获得沉浸体验Parallel Live的直播间搭建几乎和Instagram别无二致，评论、表情、打赏等基础的互动功能也同样在应用中有所体现。这样逼真的虚拟空间就为吸引主播进入打下了一定的基础。
晚点：过去将近 6 个月，AI 领域最重要的两件事，一是 OpenAI 去年 9 月 o1 发布，另一个是近期 DeepSeek 在发布 R1 后掀起全民狂潮。我们可以从这两个事儿开始聊。你怎么看 o1 和 R1 分别的意义？
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
新产品发布两天后，在 OpenAI 创始人山姆·阿尔特曼（Sam Altman）的推文下，有人祝贺他十年努力终于带来了 AGI——社交网络上全是吉卜力图像 “All Ghibli Images”。
