当前AI技术正引发一场"认知迁移"，重新定义专业价值和工作方式。不同于以往技术革命，AI不仅自动化任务，更开始承担判断、语言和创意表达，模糊了人机界限。面对这一转变，专业人士呈现五种态度：积极拥抱者、被动适应者、主动抵制者、未受影响者和边缘化群体。AI采用速度超越理解速度，重塑认知领域的同时也带来身份认同危机。这场迁移将重新定义角色、价值观和整个职业阶层，需要制度层面的具体应对措施。

这项研究开发了VIDEO-RTS系统，仅用传统方法3.6%的训练数据就让AI学会了真正的视频推理能力。系统采用"纯强化学习"跳过死记硬背阶段，结合"稀疏到密集"的自适应推理策略，在五个权威测试中平均准确率提升2.4%。这一突破性进展可能改变AI视频理解的发展方向。

NVIDIA研究团队开发了OCR-2系统，让AI能够像程序员一样对自己编写的代码进行"自我批评"和改进。他们构建了包含250万个编程问题-解决方案-批评组合的史上最大代码推理数据集，采用两阶段训练方法，让AI既能写代码又能评价代码质量。该系统通过生成多个解决方案并自我筛选，显著提升了代码生成准确率。

Prot2Token是密苏里大学研究团队开发的一种突破性蛋白质建模框架，它通过将各种蛋白质预测任务转化为统一的下一个标记预测问题，解决了传统方法需要为不同任务开发专门模型的限制。这个框架以自回归解码器为核心，配合预训练蛋白质编码器和任务标记引导，实现了从蛋白质序列到结构、功能和相互作用的多样化预测。实验证明其性能媲美甚至超越专门方法，并在结构预测上比AlphaFold2快1000倍。Prot2Token通过多任务学习促进了不同预测任务间的协同效应，为蛋白质研究提供了高效、通用的计算范式。

在我们的日常生活中，睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好，第二天的工作效率就会大打折扣，而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力，还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是，AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。

特拉维夫大学研究团队通过分析GCG攻击机制，发现越狱攻击的成功依赖于"注意力劫持"现象，即攻击后缀能占据AI注意力机制的主导地位。研究表明，攻击的万能性与劫持强度直接相关，并基于此开发了增强攻击效果和防御攻击的实用方法，为AI安全研究提供了新视角。

苹果研究团队开发了GSM-Symbolic测试框架，揭示了当前先进AI模型在数学推理方面的重大缺陷。通过改变题目表述和添加无关信息，研究发现AI模型更依赖模式记忆而非真正推理，准确率显著下降10-20%。这项研究改变了AI能力评估方式，对教育和商业应用提出新要求，为未来AI发展指明了注重抽象思维培养的方向。

aiOla公司研究团队首次为语音识别AI装上"思维透视镜"，系统揭示了AI将声音转化为文字的内部机制。研究发现编码器不仅处理声音还理解语义，AI内部"知道"的信息比输出的更多，幻觉和重复问题可被精确定位和预测。这项突破性工作为构建更可靠的语音识别系统提供了理论基础，推动了AI可解释性研究的发展。

Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2，通过创新的混合强化学习方法，成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉，在多项权威测试中超越同类开源模型，某些指标甚至媲美商业产品，为开源AI发展树立了新标杆。

西湖大学研究团队开发了Unicorn技术，首次实现仅用文字训练视觉语言AI模型，无需任何真实图片。该方法通过三阶段数据合成流程，将文字描述转换为合成图像表征，训练的Unicorn-8B模型在多项测试中表现优异。相比传统方法，成本降低96%、时间缩短73%，为AI训练提供了高效经济的新路径。

本文对此次分享的精华内容进行汇总和整理，以帮助大家更好地了解DRIVE Replicator，以及自动驾驶感知算法的合成数据生成。

从“坚决反对”到“快速入局”，狂奔的宇树和他的人形机器人。

从“坚决反对”到“快速入局”，狂奔的宇树和他的人形机器人。

这篇研究探讨了大语言模型知识蒸馏过程中教师模型选择的重要性。北科a-m-team团队从三个顶级模型（AM-Thinking-v1、Qwen3-235B-A22B和DeepSeek-R1）收集了189万个问题的推理答案，分析发现AM-Thinking-v1生成的数据表现出更多样的令牌长度分布和更低的困惑度。使用这些数据训练的学生模型在AIME2024（84.3分）、AIME2025（72.2分）、MATH500（98.4分）和LiveCodeBench（65.9分）等基准测试中，AM蒸馏模型始终表现最佳，并展现出根据任务难度动态调整输出长度的能力。

谷歌DeepMind团队通过精巧实验发现，GPT-4等大型语言模型具备了类似人类"举一反三"的元学习能力，能仅凭少量示例快速掌握全新任务规律。这项发表于《自然·机器智能》的研究表明，AI正从简单模式匹配向真正智能推理转变，为教育、医疗、商业等领域的个性化AI应用开辟了广阔前景，标志着人工智能发展的重要里程碑。

被业界誉为“中国柔性制造之父”的吴怀宇博士多年来带领三体科技团队经过长期的研发攻关在柔性制造技术领域已取得了突破性进展，特别是在柔性制造技术难度最大的鞋服无人制造领域取得了领先国际同行的颠覆性成果。

如果说，在以音视频为载体传输信息、进行交互的技术领域，始终飘着一朵“乌云”，那么这朵“乌云”的名字，很可能既不是低延时，也不是高可靠，而是不断变化的应用场景。

CoIn是马里兰大学研究团队开发的创新框架，旨在解决大型语言模型商业API不透明计费问题。这些API隐藏推理过程只显示最终答案，却仍对所有"看不见"的令牌收费。CoIn通过令牌数量验证和语义有效性验证两大组件，使用户能够审计隐藏令牌而不暴露专有内容。实验表明，即使面对复杂攻击，CoIn的检测成功率高达94.7%，为商业AI服务提供了前所未有的计费透明度。

10月15日，华为云举办了“华为云专属月·行业深耕”发布会，开启了2021年的专属月行动。其中包括1.3亿元上云津贴，为互联网企业，特别是电商、游戏、移动出行行业提供多类型、多组合、高频场景的专属商务政策等云产品及服务，成为互联网企业连接未来的桥梁。

卡内基梅隆大学等高校研究团队开发出SOTOPIA-RL框架，首次成功训练AI掌握复杂社交技能。该方法通过逐句精细评分和多维度评估，让AI学会在对话中平衡目标达成、关系维护和知识获取。测试显示AI社交表现大幅提升，在困难场景中达成率提升至8.31分，为开发更智能的AI客服、教育和医疗助手奠定基础。