2025 年 10 月，美股经历了一轮典型的震荡行情：月初科技股强势反弹，月中通胀数据扰动市场，10 月 10 日前后纳指单日波动超过 3%。就在这波谲云诡的市场环境中，港大黄超教授团队的开源 AI-Trader 项目正式启动实盘测试。该项目上线一周时间在 GitHub 上获得了近 8K 星标，展现了社区对 AI 自主交易技术和金融市场分析的能力高度关注。
同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
近期，慕尼黑大学团队推出Nicheformer，全球首个将单细胞分析与空间转录组学融合的大规模基础模型，由超1.1亿个细胞数据训练而来。这一成果被刊登在Nature子刊Nature Methods上，且团队已经将该模型开源。
屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
当我们还在调侃「AI写错代码」时，实验室里的科学家却看到它能独立完成几个小时的复杂任务。AlphaGo作者Julian罕见发声：公众对AI的认知，至少落后一个世代。最新数据更显示，AI正以指数速度逼近专家水准，2026或许就是临界点。我们，是在见证未来，还是在自欺欺人？
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。
我深入研究了 Supermemory 的技术方案后，发现它和市面上其他记忆解决方案有本质区别。大多数所谓的"记忆"系统，本质上只是一个数据库，提供基本的增删改查功能。你可以保存一个实体，给它设定用户范围，然后查询出来。这很有用，但这只是基础功能，任何数据库都能做到。
在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
OpenAI Atlas、Perplexity Comet等AI浏览器的推出，虽提升了网页自动化效率，却也使智能爬虫威胁加剧。南洋理工大学团队研发的WebCloak，创新性地混淆网页结构与语义，打破爬虫技术依赖，为数据安全筑起轻量高效防线，助力抵御新型智能攻击，守护网络安全。
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。
