不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学计算机副教授Sergey Levine提出问题：语言模型能从预测下一个词中学习很多，但视频模型却从预测下一帧中学到很少。通过类比柏拉图洞穴的故事，他讨论了AI在认知和学习能力方面存在的缺陷，并认为语言模型可能只是对人类智慧的逆向工程，而非真正的自主探索。
日期: 2025 年 6 月 10 日
Ilya回归，获授「第四学位」！AI将完成人类能做的一切，毕业演讲实录
Ilya Sutskever获多伦多大学荣誉理学博士学位，他在演讲中畅谈了AI未来将学会人类所有事情的愿景。作为OpenAI联合创始人之一，他离开OpenAI创立Safe Superintelligence Inc.，并获得30亿美元融资。
刚刚，2025哥德尔奖出炉！破解30年难题，十年论文摘桂冠
康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman因其2016年论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》荣获2025年哥德尔奖。该论文解决了计算理论中的关键问题，并首次在伪随机性研究的两个子领域之间建立了联系。
视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o！港科&快手开源测试时扩展新范式
香港科技大学联合快手可灵团队提出EvoSearch方法，通过演化搜索提升视觉生成模型的性能。该方法无需训练参数，仅需计算资源即可在多个任务上取得显著最优效果，并且具有良好的扩展性和泛化性。
地铁换乘都搞不定？ReasonMap基准揭示多模态大模型细粒度视觉推理短板
ReasonMap 是首个聚焦于高分辨率交通图的多模态推理评测基准，用于评估大模型在理解图像细粒度结构化空间信息方面的能力。
