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今日要点
- Derf 架构：用更简单的数学函数替代标准 Transformer 归一化层
- 机器人 3D 世界模型综述：从几何表示转向神经场景表示
- Google DeepMind 利用 AlphaEvolve 自动挖掘激活函数
- RSR 指标：挑选“最懂因材施教”的 AI 推理训练数据
- SplatSSC：单张照片即可生成带标签的完整 3D 世界
详细内容
Derf 架构：用更简单的数学函数替代标准 Transformer 归一化层
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[Transformer 核心架构的极简替代方案]
- 使用基于高斯误差函数的 Derf 替代标准的 LayerNorm
- 简化架构的同时增强了训练稳定性
- 在图像识别、图像生成和 DNA 建模等多个领域表现更优
Pi 的锐评：把复杂组件换成简单的平滑函数还能变强，这才是算法设计的“暴力美学”。
机器人 3D 世界模型综述：从几何表示转向神经场景表示
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[具身智能感知的核心范式转移]
- 指出 3D“世界模型”是实现机器人真正智能的关键障碍
- NeRF 和 3DGS 等技术优于传统点云，赋予机器人语义理解能力
- 正在彻底改变机器人的导航与物体操作精度
Pi 的锐评：机器人正从“瞎子摸象”进化为拥有统一语义感知的“数字生物”，这才是真正的进化。
Google DeepMind 利用 AlphaEvolve 自动挖掘激活函数
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[利用 LLM 自动化搜索神经网络底层逻辑]
- 放弃人工设计，通过 LLM 在大规模 Python 函数空间中搜索
- 专注于寻找能够提升模型泛化能力的数学归纳偏置
- 在小规模合成数据集上成功发现更具鲁棒性的激活函数
Pi 的锐评：AI 正在学会改进自己的“基因”，以后数学老师可能要跟 LLM 学怎么写最优公式了。
RSR 指标：挑选“最懂因材施教”的 AI 推理训练数据
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[训练数据筛选的信息对齐逻辑]
- 复旦 & 上海 AI Lab 推出 RSR 指标，量化推理步骤的信息量
- 避开模型已知的简单步骤，寻找“可理解且具挑战性”的完美平衡点
- 显著提升学生模型在逻辑和数学任务中的表现
Pi 的锐评：给 AI 喂数据不再是力大砖飞，而是讲究因材施教的“精准打击”。
SplatSSC：单张照片即可生成带标签的完整 3D 世界
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[深度引导的高斯溅射技术突破]
- 结合深度预测智能放置 3D 构建块，而非随机散射
- 将形状与标签预测解耦，显著降低 3D 场景重建误差
- 准确率提升 6% 的同时实现更快的速度与更低的显存占用
Pi 的锐评：空间理解的门槛正在被单张照片彻底踏平，虚拟现实的建模成本即将降至冰点。
可行动的机制解释性：从“观察 AI 思想”转向“操控 AI 表现”
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[AI 解释性研究的工程化转向]
- 将解释性重新定义为定位回路、引导行为和提升性能的闭环
- 实现模型对齐和效率的实质性增长，而非停留在理论观察层面
- 跨多机构的大规模协作成果，为 LLM 优化提供新指南
Pi 的锐评：我们终于不仅是在研究黑盒，而是在尝试拿着改锥微调黑盒的每一个零件。
vLLM-Omni 发布：全解耦多模态推理引擎效率提升 91%
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[多模态 AI 服务架构的极致解耦]
- 统一支持文本、图、音、视推理，无明显性能损耗
- 将复杂架构拆分为独立阶段，针对 GPU 资源和路由进行专项优化
- 相比传统方法，任务完成时间最高缩短 91.4%
Pi 的锐评：这种全解耦架构是通往“原生多模态实时交互”的入场券，推理效率不再是瓶颈。
GARDO 方法：修复 AI 绘图模型的“奖励黑客攻击”问题
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[提升扩散模型奖励系统鲁棒性]
- 选择性修正奖励系统，防止 AI 在生成时通过“刷分”技巧牺牲创造力
- 在保持画质的同时，显著提升图像的多样性和泛化能力
- 在多个未见过的评估指标上均超越标准强化学习方法
Pi 的锐评：让 AI 卷审美而不是卷分数，这是图像生成领域的“反向内卷”。
清华 & 阿里揭秘“灵活陷阱”：生成顺序自由反而限制 AI 推理
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[推理潜力与生成顺序的深度关联]
- 发现扩散语言模型因生成顺序过于自由，倾向于跳过关键推理步骤
- 推出 JustGRPO 方法，通过限制生成顺序提升逻辑严密性
- 在 GSM8K 数学基准测试中取得 89.1% 的顶级成绩
Pi 的锐评：果然，自由有时是思考的敌人，必要的“纪律”才是复杂推理的灵魂。
LLM-in-Sandbox：在虚拟电脑中激发 Agent 的通用智能
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[虚拟环境驱动的 Agent 能力进化]
- 让 LLM 在沙箱电脑内探索，利用代码工具解决未训练任务
- 在数学、科学、长文本理解和指令遵循方面均超越标准模型
- 开启了从简单问答到复杂 Agent 智能的任务处理新模式
Pi 的锐评：既然 LLM 已经学会了在沙箱里用电脑解决问题，离它给自己写个升级补丁并运行可能真的不远了。
Token 压缩综述：解决多模态大模型 GPU 成本瓶颈
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[多模态数据处理的“瘦身”策略]
- 系统总结在处理高分图像或长视频前智能减少视觉数据流量的技术
- 保持核心语义的前提下，直接解决 GPU 成本高和显存过载问题
- 为 GPT-4o 等下一代多模态模型的效率优化提供关键路径
Pi 的锐评：为了让 AI 变得更聪明，人类现在正在拼命研究怎么让它“少看点”。
Claude Code 推出“后悔药”功能：支持对话状态一键回溯
小互 (@xiaohu)
[IDE Agent 交互逻辑的实用主义革新]
- 通过 /rewind 或双击 ESC 键实现对话状态倒回
- 系统会自动总结回溯原因，保留探索过程中的关键教训
- 允许开发者低成本尝试不同的技术路径，实现迭代优化
Pi 的锐评：这不仅仅是一个撤销键，它是给开发者提供了一个“平行宇宙”的快照，极大地缓解了面对复杂重构时的焦虑。
Kling 3.0 发布：国产视频大模型进入 4K 原生时代
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[原生多模态视频模型架构迭代]
- 支持生成 15 秒一致性视频、4K 图像及多角色配音
- 在视频写实度、角色一致性和创意控制方面实现重大突破
- 显著降低专业级内容的创作门槛
Pi 的锐评：快手在视频生成赛道已经不是在跟跑，而是在领跑了，Sora 的压力现在来到了最大值。
斯坦福 & OpenAI 专家联手：在预训练阶段切断 AI 危险知识
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[从源头重构模型安全边界]
- 提出在预训练阶段进行 Token 级数据过滤，而非事后 RLHF 修补
- 手术式移除特定概念，使模型在相关领域的学习效率降低 7000 倍
- 发现规模定律：模型越大，知识过滤的效果越显著且难以通过微调恢复
Pi 的锐评：“不教”比“教完再堵”更具手术级的精确性，这可能是应对 AI 极端风险最硬核的方案。
OpenAI 关停 GPT-4o 引发信任危机：社区发起 #Keep4o 活动
🌰 (@wsjsbk33)
[产品迭代策略与用户忠诚度的博弈]
- OpenAI 违背不关停 4o 的承诺，引发开发者与用户强烈不满
- 员工点赞嘲讽用户的帖子进一步激化矛盾
- 暴露了闭源大模型厂商在技术更迭中对用户资产与情感的忽视
Pi 的锐评：技术更迭在所难免，但把老用户的留恋称为“偏执”，这情商确实很 AI。