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表格异常检测（Tabular Anomaly Detection，TAD）旨在从结构化数据中精准识别显著偏离正常分布的稀有样本，其在医疗诊断、金融风控及网络安全等关键领域的数据挖掘与安全保障任务中发挥着核心作用。
近日，谷歌 DeepMind 研究员 Lun Wang@lunwang1996，在 x 上发文宣布自己已经从 DeepMind 离职，结束了这段非常精彩的旅程，「我非常感谢曾经共事的人、我们一起打造的东西，以及我在将前沿 AI 研究推向生产环境过程中学到的经验。」
奥赛级科学推理，一定要从更大的通用模型开始吗？
现有的开源多模态搜索智能体普遍受困于「裁剪 - 再搜索」的串行处理模式，面对多目标时往往陷入交互冗长、错误级联累积的泥沼。
攻克AI落地难题，清华团队推出RWAI框架与真实场景竞技场，通过标准化人机交互、任务集机制与人类反馈体系，显著提升产业应用效率。平台已实现落地周期缩短70%以上，并为AI开发者和企业提供了可复制的最佳实践。
大模型的能力边界正在不断拓展，从文字到视觉，再到音频，全模态理解已渐成现实。然而，当你问一个多模态大模型「这首歌的高潮从第几秒开始？」或者「第 30 秒之后乐器编配发生了什么变化？」，得到的往往是一个模糊甚至错误的回答。
过去一段时间，很多人对大模型都有一个明显感受：token 总是不够用。
伯克利等发布FST框架：通过快慢分层解决大模型持续学习死局。
你是否在使用Agent工作或者写代码时，总感觉上下文不够用？或者感觉反复使用Agent时并没有变得更聪明？感觉目前的记忆方案仍然不够用？今日，香港中文大学联合浙江大学发布的一篇论文关注了这个问题，并引起了学术界广泛讨论：你以为Agent在「记忆」，其实只是在记备忘录。
最近，京东和中科院信工所展开了Self-Taught RLVR的系列研究，并连发三篇后训练新作。