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学术研究资讯
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Meta

爱思唯尔把Meta告了:拿Sci-Hub盗版论文训练大模型

爱思唯尔把Meta告了:拿Sci-Hub盗版论文训练大模型

西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI版权大战,再度升级了。 手握《柳叶刀》《细胞》等顶刊,掌控全球海量核心科研成果的学术出版巨头 爱思唯尔(Elsevier) 正式入局,加入集体诉讼团硬刚Meta—— 控诉Meta非法爬取、复制受版权保护的科研论文,用于训练...

学术研究

港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026

港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026

现如今,扩散模型已经成为当前图像生成领域的核心技术之一。从文本生成图像到复杂视觉内容合成,这类模型已经能够生成高度逼真的画面。然而,在真实应用场景中,人们对生成模型的要求并不仅仅是“生成逼真图像”,而是希望模型能够严格按照提示完成特定任务。 例如,在要求生成包含指定文字的图像时,...

2026-05-15 16:46
融资

田渊栋AI创业估值315亿,老黄苏妈都投了,姚班施天麟也是合伙人

田渊栋AI创业估值315亿,老黄苏妈都投了,姚班施天麟也是合伙人

梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 离职Meta后的田渊栋,现身独角兽联创名单,成了AI创业合伙人。 Recursive Superintelligence (RSI),不到30人,刚从隐身状态走出来,就拿到 6.5亿美元融资 (约44亿元人民币), 估值46....

学术研究

Auto Research 来了:当 AI 开始接管科研里最苦的活,意味着什么

Auto Research 来了:当 AI 开始接管科研里最苦的活,意味着什么

如果几年前有人告诉我,AI 不仅能写代码、生成论文摘要,还能像一个真正的工程师那样,在实验室里反复寻找可行的策略、持续优化一个方案——我大概会觉得这个人科幻片看多了。 但最近读到一篇论文的时候,我的想法变了。 过去两年,大模型的能力突飞猛进,从写诗到写代码...

2026-05-15 16:26
芯片

丁薛祥调研华为芯片基础技术实验室,与任正非交谈

丁薛祥调研华为芯片基础技术实验室,与任正非交谈

5月8日晚的《新闻联播》节目,播出了中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥到访华为位于上海的华为练秋湖研发中心,与任正非在“芯片基础技术研究实验室”站立交流的画面。 丁薛祥肯定科技领军企业开展基础研究取得的成效。他指出,科技领军企业不仅要擅长“从1到100”的技术创新、成果转化,...

2026-05-13 00:41
大模型

数据的第三种形态:艺恩如何为大模型提供多模态的数据弹药

数据的第三种形态:艺恩如何为大模型提供多模态的数据弹药

一、凌晨两点的训练Run,和一个没人问的问题 凌晨两点,北京某多模态大模型实验室。大屏上,一个正在进行的预训练Run跑到了第47小时。技术负责人盯着Loss曲线抖了一下,然后把椅子转回来说了一句:“我们缺的不是卡,是干净、对齐、能被复用的多模态语料。” 这不是个例。2026年4月...

2026-05-13 00:41
Google

谷歌「AI联合数学家」来了!刷新最难数学AI基准SOTA,牛津教授用它解开群论悬案

谷歌「AI联合数学家」来了!刷新最难数学AI基准SOTA,牛津教授用它解开群论悬案

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数学界「悬案簿」Kourovka Notebook,AI取得新突破。 群论领域几十年无解的 第21.10号 问题,被牛津数学家 Marc Lackenby 用谷歌一个新系统破解了。 过程也很有意思:AI第一次给出的证明是错的,...

2026-05-13 00:41
ChatGPT

数学专业,危!菲尔兹奖得主亲测ChatGPT 5.5 Pro,17分钟出论文级成果

数学专业,危!菲尔兹奖得主亲测ChatGPT 5.5 Pro,17分钟出论文级成果

Jay 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果AI的数学水平继续按目前速度发展,我们(数学研究者)很快会面临一场危机。 数学最高奖菲尔兹奖得主—— Timothy Gowers ,在最新体验到ChatGPT 5.5 Pro后,替学生们拉响了红色警报。 其对博士...

学术研究

下一代计算机:没有CPU,没有操作系统,只有一个AI

下一代计算机:没有CPU,没有操作系统,只有一个AI

在2026年的今天,人工智能的演进正踩在一个微妙的节点上:一边是递归自我改进可能引爆的经济大爆发,另一边是“神经计算机”概念对传统软件底层的彻底颠覆。本期《Import AI》由Anthropic联合创始人Jack Clark执笔,串联起五条看似独立、实则相互咬合的前沿线索——政...

2026-05-13 00:41
DeepSeek

所有实验室都怕字节,所有人都在夸DeepSeek!美国研究员36小时中国AI行

所有实验室都怕字节,所有人都在夸DeepSeek!美国研究员36小时中国AI行

Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 中国AI研究员的性格、魅力和真诚……让人倍感亲切。 这是艾伦研究所(Ai2)的研究员 Nathan Lambert ,在最近结束中国之行后,发自内心的一番感慨。 在Nathan眼里, 国内的LLM圈子简直是天堂 ,大家彼此尊...

学术研究

一个单词都没改!首尔大学AI团队抄袭震动韩国

一个单词都没改!首尔大学AI团队抄袭震动韩国

韩国最近曝出了一则丑闻,几乎惊呆了众人! 据报道,韩国顶级学府 首尔大学人工智能(AI)研究团队 23日在全球顶级学术会议(CVPR)上展示了研究成果,但第二日就被发现存在抄袭现象。 据悉,这项学术论文于去年11月份提交,还被评为了"优秀",6月23日,这项论文在与会的全球研究人...

2026-05-13 00:41
学术研究

韩国AI团队抄袭震动学界!1个导师带51个学生、还是惯犯

韩国AI团队抄袭震动学界!1个导师带51个学生、还是惯犯

今年CVPR,着实有点魔幻了! 先是韩国首尔大学AI团队的Oral,即前4%的优秀论文,被曝出涉嫌抄袭10篇论文。有的地方,连一个单词都没有变。 事发当日即登上韩国头条,国内外网友震惊: 搞到CVPR上也太行了吧 。 更多人爆料,这个团队抄袭已经不止一次,基本操作了属于是。 结果...

2026-05-13 00:41
智能体

中山大学郭裕兰团队:数据充足却训练失败,多智能体到底卡在哪丨CVPR 2026

中山大学郭裕兰团队:数据充足却训练失败,多智能体到底卡在哪丨CVPR 2026

很多人其实已经在不知不觉中接触到了多智能体协作带来的变化。 电商大促时,仓库里往往不是一台机器人在工作,而是一整组机器人同时分拣、运输、避让和交接。自动驾驶真正困难的地方,也不只是让一辆车学会开,而是让很多辆车在同一条路上彼此配合。现实中的很多复杂任务,本质上都不是单个智能体可以...

2026-05-13 00:41
学术研究

对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动,世界模型需要新的评测标准

对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动,世界模型需要新的评测标准

在今天的 AI 叙事里,“世界模型”几乎成了通往具身智能的必经之路。 它被期待理解物理规律、预测环境变化,并为机器人决策提供依据。但一个尖锐的问题是:当一个模型能生成一段足够逼真的未来视频时,我们究竟该相信它真的理解了世界,还是只是更擅长复刻世界的表象? 咬了一口的苹果会自动愈合...

2026-05-13 00:41
学术研究

港科广陈昶昊团队:只用一张 RGB 图像,让机器读懂室内 3D 空间丨CVPR 2026

港科广陈昶昊团队:只用一张 RGB 图像,让机器读懂室内 3D 空间丨CVPR 2026

LegoOcc:无需语义体素标注,也能识别开放类别。 作者丨郑佳美 编辑丨岑 峰 真正的室内空间智能,并不只是让机器认出画面里有一张桌子,而是让它理解真实三维物理空间内:哪里可以通行、哪里存在遮挡、哪些物体能够交互。 对于未来的家庭机器人和护理机器人来说,理解一个房间并不只是完成...

2026-05-13 00:41
学术研究

上交大 x vivo 团队:一个简单改动,让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026

上交大 x vivo 团队:一个简单改动,让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026

很多人第一次觉得图像生成模型已经足够强,往往是在它能快速画出一张看上去不错的图的时候。但真正开始频繁使用之后,又会慢慢发现另一面。 比如做一张活动主视觉,前几次生成里主体、色调、氛围都对了,可一放大细节就会发现手部、材质、边缘关系经不起看。再比如给一篇文章配封面,模型明明理解了主...

2026-05-13 00:41
学术研究

RAM——复杂场景下多人3D人体运动重建新框架 | CVPR 2026

RAM——复杂场景下多人3D人体运动重建新框架 | CVPR 2026

一、研究背景 从视频中准确理解并重建人体3D运动是计算机视觉的重要研究方向,在体育赛事分析、VR/AR、人机交互以及医疗康复等领域具有广泛应用价值。然而,在真实复杂场景中,该任务仍面临三大严峻挑战: 首先是身份关联不稳定——多人交互时,频繁的遮挡和快速运动容易导致ID Switc...

2026-05-13 00:41
大模型

CVPR 2026 多模态视觉智能全景梳理:从感知到推理的范式重写

CVPR 2026 多模态视觉智能全景梳理:从感知到推理的范式重写

如果回看过去十年的计算机视觉发展,其主线其实非常清晰:从早期以 ImageNet classification 为代表的“识别范式”,到以检测、分割为核心的“结构理解”,再到扩散模型推动的“生成范式”,视觉研究始终围绕一个核心目标展开——让机器更准确地“看见世界”。 然而,这一路...

2026-05-13 00:41