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17万条推理轨迹扒出AI推理的真相：有劲儿，但用错了地方｜哈佛新论文解读
当前AI在解决问题时存在严重的思维错配，过于依赖逻辑连贯性和前向推理，导致在复杂任务中表现不佳。研究表明，AI缺乏选择性注意、网络组织和抽象化能力，无法有效应对复杂问题。建议通过改进训练奖励信号，内化成功的思维结构，以提升AI的推理能力和解决问题的效率。
刚刚，神秘模型登顶视频生成榜，又是个中国模型？
一个名为 Whisper Thunder (aka) David 的神秘模型登顶人工分析视频榜，超越了其他知名AI视频模型。该模型生成的8秒视频片段具有明显的运动幅度，用户需反复刷新才能偶遇。虽然其音频能力尚不明确，但网友推测该模型可能来自中国。生成效果包括情感丰富的动漫场景和城市风光等，尽管存在一些生成瑕疵，但仍令人印象深刻。
DeepSeek的模型，让AI第一次学会了反思。
DeepSeek推出了DeepSeekMath-V2模型，具备自我反思能力，能够检查解题过程并纠正错误，表现出色，达到奥林匹克金牌水平。该模型通过生成器和验证器的组合，促进了逻辑思维和批判性思维的发展，解决了AI在实际应用中表现不佳的问题。DeepSeekMath-V2的成功表明，AI应追求内在逻辑自洽，而非仅仅满足外部评估标准。
AAAI 2026 | 电子科技大学提出OWL，基于双路径注意力干预的多模态大模型物体幻觉缓解
提出了一种基于因果关系的双路径注意力干预框架Owl，用于缓解视觉语言大模型中的物体幻觉。该方法通过量化视觉和文本注意力的依赖关系，采用双路径对比解码策略，显著降低幻觉发生率，同时保持生成内容的丰富性和正确性。实验结果显示，Owl在多个基准测试中优于传统解码策略和现有抗幻觉方法，增强了模型在复杂视觉场景下的理解能力。
捐赠自研OS内核背后：Rust 先行者 vivo 的「担当」
vivo 开源了自研的蓝河操作系统内核 BlueKernel，旨在满足 AI 原生硬件设备的安全性、轻量化和通用性需求。该内核全栈使用 Rust 语言编写，具备内存安全、低资源消耗和多芯片架构兼容性。vivo 的开源举措不仅推动了行业创新，还通过举办创新赛等活动，促进 Rust 语言的普及和生态发展。
国产家庭机器人终于落地！连人带床推你去上班，小五位数价格明年开卖
国产家庭机器人F1即将上市，具备22个自由度和多种传感器，能够自主完成复杂家务和与人互动。其设计适应家庭环境，续航超过8小时，定位为家庭助理型机器人，重点关注儿童和大清洁场景。创始人强调不依赖外部资金，专注于用户需求和真实家庭测试，预计售价在小五位数。未来还将推出更轻量级的F2型号。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/2ba629a6-152d-81a8-a08c-d6ad5cbcaa33
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