南大AI学院钱超教授团队，荣获EDA顶会2025最佳论文奖！其中，论文一作、四作、五作都是南大人工智能学院的本硕博生。芯片设计领域的传统难题——如何为多达百亿量级晶体管设计最优布局，从此有了一种巧妙的全新方法。
国内芯片设计研究团队，刚刚在国际学术顶会上获奖了。
Clay 集成了75+ 数据提供商（如 LinkedIn、Clearbit、Salesforce），并内置 AI Agent 进行客户研究、销售数据充实和个性化营销。通过无代码/低代码方式，用户可以拖拽式操作进行数据整合、自动化外联和个性化营销，提高业务增长效率。
多位接近字节的人士对硅星人透露，字节的AI核心部门Seed正在快速调整定位和调兵遣将。刚刚从谷歌加入字节跳动的AI大牛、参与了Gemini开发的Google Fellow吴永辉博士，将成为Seed新的负责人，替换原LLM团队及Seed总负责人朱文佳，团队内部正在梳理调整汇报关系。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道，通过优化数据处理流程，从Common Crawl中提取了RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math和RedStone-QA等数据集，在多项任务中超越了现有开源数据集，显著提升了模型性能。
刚刚，阶跃星辰联合吉利汽车集团，开源了两款多模态大模型！新模型共2款：全球范围内参数量最大的开源视频生成模型Step-Video-T2V行业内首款产品级开源语音交互大模型Step-Audio多模态卷王开始开源多模态模型，其中Step-Video-T2V采用的还是最为开放宽松的MIT开源协议，可任意编辑和商业应用。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题，北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力：对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力，发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
