外语学科最容易被AI取代吗？北京理工大学学者回应
随着AI广泛应用于翻译和实时跨语言交流，外语是否仍值得系统学习引发讨论。北京理工大学学者表示，AI可以替代外语学习的部分工具性功能，但难以取代文化理解、跨文化共情和人文学科能力。该校正在推进实验语言学、计算机辅助翻译、数据驱动的语用学和认知神经科学等跨学科课程，并开设外语与人工智能、车辆工程及计算机科学相结合的双学位和研究方向。文章认为，兼具外语能力与其他专业技能的人才可能更具竞争力，但这一判断主
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研究发现：婴儿学习语言的效率远高于 AI 聊天机器人
一项对大语言模型训练过程的分析指出，婴儿学习语言的速度远远超过当前的 AI 聊天机器人，所需数据也少得多。幼儿接触约 1000 万至 3000 万个词后，就能开始说出清晰、可理解的句子；如果用同等规模的文本训练 GPT-2，得到的可能只是一个胡言乱语生成器。研究人员认为，这种效率差距是 AI 行业必须面对的根本难题，尤其会挑战那些试图仅通过不断扩大模型规模和训练数据来实现人类水平 AI 的路线。
Artificial Analysis 发布 iPhone 17 Pro 8GB 以下模型本地 AI 性能排名
Artificial Analysis 与 Liquid AI 发布了面向手机端的 AI 跑分基准，重点评估模型在 iPhone 17 Pro 上的表现。测试对象为 4 bit 量化后容量不超过 8GB 的模型，采用 BFCL、IFBench、AA-Omniscience、GPQA Diamond 和 MATH-500 五项基准。Artificial Analysis 负责模型能力评测，Liqui
九成美国企业高管称过去三年AI未影响就业，89%表示对生产力也没有影响
美国国家经济研究局的一项调查显示，超过90%的美国企业高管表示，过去三年AI没有影响自家公司就业情况；约89%的人还表示，AI对生产力完全没有影响。尽管如此，企业仍在持续投资AI并削减岗位。研究人员警告，以AI为裁员理由可能损害员工士气和对AI的态度，从而抵消潜在的生产力收益。对Glassdoor评论的分析发现，员工对AI的态度与根据企业财务数据衡量的生产力之间存在密切关联。股市对AI相关裁员公告
调查：28%的美国人使用AI聊天机器人快速获取健康信息
皮尤研究中心的一项调查显示，28%的美国人使用AI聊天机器人快速获取健康信息。25%的人用它来判断症状可能的原因，22%的人则是为了免费获得健康信息。其他用途包括了解可能的诊断，以及进一步查询化验结果或治疗方案。几乎所有因健康问题使用聊天机器人的人都认为，这些AI提供的信息有所帮助。
Game2World Engine 开拓游戏实况视频用于世界模型训练
Game2World Engine 是一个从游戏实况视频中移除用户界面的框架，旨在生成更适合视频世界模型训练的数据。该项目构建了 UI 分类体系、9.6 万组配对合成视频，以及来自 303 款游戏的 1,079 段真实视频。其 GameCleaner 模型无需使用掩码即可识别并移除 HUD 元素，同时保留场景内容和时间动态。在初步实验中，使用无 UI 数据训练的世界模型使 VideoReward
将标注作为 Rollout：面向视频 MLLM 的高效可扩展强化学习
该论文提出 OraRL，一种用于视频理解多模态大语言模型强化学习后训练的方法。它不仅利用标注对 rollout 进行评分，还将标注作为直接的正向优化目标。研究发现，高奖励的 oracle rollout 会抬高群组基线，导致原本正向的策略优势反转；OraRL 通过解耦优势估计器缓解这一问题。作者称，基于符号平衡的剪枝使每步耗时仅为监督微调的 2.2 倍，低于带思维链生成的 GRPO 的 4.9 倍
从感知到行动：作为第一人称智能平台的智能眼镜
这篇综述将智能眼镜定义为连接人类感知、持续性上下文以及数字或物理行动的系统。文章强调其必须在能耗、散热、隐私和反馈等严格约束下运行，并整合增强现实、第一人称视觉、多模态模型、人机交互和具身智能等领域的分散研究。作者提出八个可验证的硬件能力维度，梳理七项基础能力，并建立从数据采集、反应式感知、情境辅助、持久状态到受治理行动和具身耦合的L0-L5框架。研究还覆盖九类应用场景，提出基于具体主张的评估协议
TorchMorph：CUDA 加速的形态学变换工具
TorchMorph 是一个轻量级 PyTorch 扩展，用于二值和灰度形态学处理、距离变换以及熵正则化最优传输。该项目提供 22 个运算符，均以融合 CUDA 内核实现，可直接处理最多包含 8 个空间维度的 CUDA 张量。其 API 逐参数兼容 scipy.ndimage，便于现有流程迁移。作者称，与单线程 CPU 参考实现相比，TorchMorph 在灰度形态学处理上的吞吐量最高提升 1,1
LAION-BVD：用于多模态预训练的1,000万小时开放视频数据集
LAION-BVD是一个面向多模态学习的大规模开放视频数据集。它包含从Common Crawl收集的13亿个视频网址，并从中下载了8,000万个视频，总时长达1,000万小时。该数据集支持视频、音频和图像模态的预训练。研究人员通过内容感知的场景检测提取视频片段，并生成合成的视频和音频字幕。使用这些数据训练的模型在标准视频-文本和音频-文本基准测试中取得了有竞争力的表现，且随着数据和模型规模扩大而持
WeMM-Embedding：微信多模态嵌入模型技术报告
腾讯发布 WeMM-Embedding 多模态嵌入模型系列，支持文本、图像、视频、视觉文档以及任意交错的多模态输入。该系列包含 2B、4B 和 9B 参数版本，并公开模型权重和代码。根据技术报告，2B 版本在 MMEB-v2 上超过了此前领先的 8B 开源基线模型；9B 版本则以 80.6 的综合得分取得新的最高成绩。腾讯还表示，该模型在 26 项内部任务和 14 项线上 A/B 测试中均带来改进
斯坦福研究：22至25岁职场新人受AI冲击最大
斯坦福数字经济实验室更新的一项研究，分析了薪资服务商ADP覆盖数百万美国劳动者的高频薪资数据。研究尚未发现生成式AI在全美范围大规模替代岗位的证据，但显示刚进入职场的年轻人受到的影响最直接。在软件开发、客服等AI影响较大的职业中，22至25岁人群的就业率比受影响较小的领域低约19%；2025年的差距为13%。同一职业中的资深从业者没有出现类似的就业下降。研究人员认为，依赖标准化、文档化知识的入门岗
小米 YU7 GT 创纪录后，梅赛德斯-AMG 也在纽博格林测试自动驾驶
小米此前驾驶搭载自动驾驶技术的 YU7 GT，以 10 分 29.483 秒完成纽博格林赛道一圈，创下该赛道首个自动驾驶圈速纪录。如今，梅赛德斯-AMG 似乎也开始进行类似测试。被拍到的 GT 63 原型车车顶安装了三个传感器，先以极低速沿赛道两侧行驶，收集地图和圈速数据。首次完全脱手驾驶时，车辆采取非常保守的策略，严格限制加速并提前制动，用时不到 20 分钟。第二圈比第一圈快了几分钟，但据报道仍
面向掩码扩散机器翻译的长度自适应解码
一项研究探讨掩码扩散语言模型在机器翻译中如何确定目标序列长度。研究提出无需训练的 Entropy-Valley（EV）方法，通过全掩码前向推理得到的平均预测熵，对候选输出长度进行评估。与依据训练语料长度统计的基线相比，EV 恢复了使用参考目标长度时 COMET-22 改进幅度的相当一部分。在英中、中英和英德翻译实验中，适合去噪的长度不一定与参考长度一致。与使用相同微调数据训练的自回归 LLaMA-
Best Practice Critic Optimization 改进语言模型强化学习训练
Best Practice Critic Optimization（BPCO）是一种面向大型语言模型的训练方法，用精心设计的评论器取代了针对每个提示采样多个回答的做法。该方法结合了 DPPO、限制在奖励范围内的价值预测、蒙特卡洛价值目标、未归一化的策略优势，以及根据回答长度调整的广义优势估计。在数学推理任务的受控实验中，BPCO 在参数规模从 15 亿到约 300 亿的模型上持续改进了强大的评论器