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资讯
扩散模型的动态机制 本文研究了在数据维度和样本量都很大的情况下，以及得分函数被最优训练时，生成性扩散模型（DMs）的动态机制。通过统计物理方法，我们识别了生成性扩散过程中的三个不同的动态机制。从纯噪声开始的生成动态，首先遇到物种形成转变，数据的广泛结构在此阶段显现，类似于相变中的对称性破缺。随后是崩塌阶段，动态被吸引到特定的训练点，类似于玻璃相中的凝聚机制。物种形成时间可以从数据相关矩阵的谱分析中获得，而崩塌时间与过剩熵度量相关，并揭示了扩散模型存在维度的诅咒。这些理论发现得到了高斯混合的解析解的支持，并通过对真实数据集的数值实验得到证实。 https://www.nature.com/articles/s41467-024-54281-3 a16z:2025年科技发展趋势
核能需求增加，得益于监管改革、公众支持、资本注入，以及人工智能数据中心对清洁能源的巨大需求。
过去关闭的核电站，例如宾夕法尼亚的三里岛，将重新启用，推动能源供应可靠性。
随着人工智能应用于复杂硬件，电气工程、机械工程和机器人等学科将迎来需求激增。
2025年，制造业、自动化领域的高技能技术人员需求可能超过传统软件工程师。
SpaceX的Starship快速可重复使用技术将推动人类登月和火星探索，甚至实现40分钟内完成地球范围的人员与货物运输。
自主无人机和战场AI将实现实时战术调整，减少对中心化控制的依赖，加强边缘设备的作战能力。
XR（扩展现实）设备将推动机器人与模拟技术的发展，并在需要大量物理数据的领域发挥关键作用。
生物科技领域针对重大疾病（如糖尿病、肥胖症）的创新治疗方法正在兴起。
AI实时响应能力将催生新的应用场景，如教育中的动态反馈系统和实时视频生成。
AI将更加自主，拥有自己的加密钱包和节点，参与市场交易，推动去中心化的经济活动。
企业逐步抛弃传统系统（如Salesforce），转向基于AI的动态系统以提升效率。
区块链技术将推动“液态民主”等新型治理方式的试点，应用于地方政府与社区治理。
https://a16z.com/big-ideas-in-tech-2025/ 北交开源o1代码版 北京交通大学的研究团队推出了一款名为O1-CODER的编码任务模型，并且开源了所有源代码、精选数据集以及衍生模型。该模型结合了强化学习（RL）与蒙特卡洛树搜索（MCTS），旨在提高系统-2思维能力，特别是在编码任务中的推理能力。团队的关键发现之一是，通过伪代码推理显著提高了代码生成的质量，此外将监督微调（SFT）与直接偏好优化（DPO）结合，能够提升测试用例的生成效果，并通过自我对弈强化学习实现了推理与代码生成的持续改进。 O1-CODER采用了六步框架，其中包括训练测试用例生成器（TCG），利用MCTS生成包含推理过程的代码数据，通过强化学习更新策略模型，以及通过伪代码生成完整的可执行代码。在解决自我对弈强化学习面临的挑战时，团队首先提出了训练测试用例生成器，以提供标准化的代码测试环境和结果奖励，确保生成的代码能够得到有效评估。其次，团队选择“先思考后行动”的策略，即通过伪代码进行详细的思考，再生成代码，提升了推理过程的控制能力和适应性。 具体来说，测试用例生成器经历了两个阶段的训练：监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。SFT阶段旨在确保生成器输出符合预定义格式，从而生成有效的测试用例，DPO阶段则通过构建偏好数据集进一步提升生成器的性能。在实验中，经过DPO阶段，测试用例的通过率从80.8%提升到89.2%，展现了显著的改进。 伪代码的引入则帮助模型进行更深层次的推理。团队将伪代码视为引导模型推理的工具，首先用伪代码定义算法的结构，再逐步细化每个函数的具体步骤，最后生成完整代码。基于这一方法，模型在MBPP数据集上的表现有所提升，尽管通过率有所下降，但平均采样通过率（ASPR）大幅提高，表明伪代码推理显著优化了推理过程。 在强化学习部分，团队结合了MCTS来生成推理路径，并为每个推理步骤分配奖励。通过伪代码引导的路径探索，团队能够将终端节点的奖励（如编译成功率和测试用例通过率）反向传播到推理路径的每个步骤，从而为策略模型的训练提供了有效的过程奖励。通过这种方式，O1-CODER在强化学习的帮助下不断优化推理过程，形成了数据生成、奖励建模和策略优化的闭环，确保了推理能力的持续提升。 美国旧金山草根调研与海外AI应用进展 海外AI应用关注缘何而起——AI渗透率明显提升、三季度业绩支撑 今年11月份以来，海外AI应用的关注度得到大幅的提升，起因是11月9日美国CRM公司Salesforce宣布将招聘1000名销售人员推广其AI助手产品Agent force，并且很多客户对Agent force的使用反馈佳。此后美股进入财报季，一批AI应用公司第三季度财报超预期，包括AI广告的Applovin，AI数据的Palantir和Snowflake，AI电商的Shopify，以及Salesforce自身财报的超预期，闭环验证了AI助手的可行性。 哪些细分领域看到变化——集中在To B场景，广告/Agent/数据方向先行 AI广告：AI明显提升广告投放的精准度，程序化广告公司Applovin连续4个季度收入增速35%以上，AI投放系统Axon 2.0开始显现飞轮效应，除游戏之外，电商广告的投放转化率也有望得到普遍提升。 AI助手：企业所有内部管理流程与业务环节，都具备AI化的潜力，如Salesforce的客户管理助手Agent force首周就得到200个订单，2美元/单轮对话的定价也得到普遍认可。AI也赋能SAP、ServiceNow、Workday等公司，提升企业内部的财务、人力、供应链管理等环节的效率。 AI数据分析：不论是大型跨国企业的数据仓库，还是中小公司的内部数据库，AI都能辅助更好地数据管理、分析与可视化，包括Palantir、Snowflake、Elastic等公司三季度业绩都展现良好趋势。 AI应用长期怎么看——B端先出业绩，但长期C端弹性更大 B端AI应用更容易在短期兑现业绩，因为对于企业而言采用AI产品本质是一道计算题：AI带来的长期回报大于购买成本，则购买意愿就大（如Agent force的2美金/单次对话，比对应的人力成本划算） 而C端应用的核心则是“大幅提升”需求端的感受，这个过程是相对缓慢、需要迭代的，但一旦爆发则长期空间和弹性都更大。C端应用，我们则坚定看好AI视频、陪伴&游戏、搜索等方向的发展。
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00 Arxiver开源：包含 138,830 篇 arXiv 论文的多Markdown格式
Sora v2 即将发布：1 分钟视频输出，文本生成视频，文本 + 图片生成视频，文本 + 视频生成视频 • 文本 + 图片生成视频（text+image-to-video） • 文本 + 视频生成视频（text+video-to-video） OpenAI 的 Chad Nelson 在伦敦的 C21Media 主旨演讲中展示了这一点。他表示正如 @sama 之前暗示的那样，这些功能将非常快地与大家见面。
https://x.com/RuudNL/status/1865425438991945938 Llama 3.3 70B 在 M1 Pro 上以 7.8 个 token/秒的速度流式传输到我的手机 Llama 3.3 70B 在 M1 Pro 上以 7.8 个 token/秒的速度流式传输到我的手机。 虽然不是最快的，但令人惊叹的是，你可以在没有互联网的情况下将如此强大的模型服务于整个家庭。
https://x.com/localghost/status/1865497302670164469 Kalouche分享EyeSight Hand 的触觉体验：将眼部手部一体化技术发挥到了极致 EyeSight Hand 的触觉体验是我见过最好的。它将眼部手部一体化技术（eye-in-hand）发挥到了极致，并将触觉感知编码为密集的视觉信息。 由于仿人手的设计容易受到高遮挡的影响，它们确实需要触觉感知才能良好运行。
https://x.com/simonkalouche/status/1865580747991712004 Timbo分享：可探索的待办事项列表 待办事项列表本身是一个单元（代码），每个待办事项也是一个单元。在 Unit 中，动态添加子项不会自动改变代码。不过，“将待办事项保存在代码本身”的过程仍然在数据层面通过一个元模式完成（这个模式与 Git 一起工作）。 https://unit.tools/u/9473d045-1389-4514-b2b4-bdb4c8843d9e
https://x.com/io_sammt/status/1865573038236025236 谷歌Murphy分享：强化学习教程的第一版草稿现已发布 我很高兴宣布，我的强化学习（RL）教程的第一版草稿现已发布： https://arxiv.org/abs/2412.05265 https://x.com/sirbayes/status/1865987143669334480 产品 Jenium 是一款面向初创企业的全能型工作套件 Jenium 是一款面向初创企业的全能型工作套件，它将任务管理、销售线索跟进、财务核算、时间提醒和团队协同等关键功能整合在同一平台上，从而帮助团队高效而有序地处理日常运营事务。通过统一的界面和数据集成，用户不再需要在多个软件与工具之间频繁切换，而是可以一站式掌握公司进度与决策信息。此外，Jenium 的下一版本将引入生成式人工智能（GenAI）技术与针对初创企业场景定制的 AI 智能代理，进一步推动工作流程的自动化与智慧化，让团队以更低的成本、更高的效率掌控项目全局。 https://jenium-modern-business-suite.webflow.io Sharbo 01 全方位竞争情报 AI 解决方案 Sharbo 01 是一款面向企业的全方位竞争情报 AI 解决方案。借助整合的多源信息和智能洞察，用户可以一站式获取竞争对手的最新动态与战略趋势，从而快速识别市场机会与潜在威胁。通过自动化的报告生成和功能特性对比追踪，团队可轻松监控关键指标与差异化优势，无需在繁杂的信息源之间来回切换。Sharbo 01 以高效、简便的方式让企业轻松掌控竞争格局，进而优化决策过程，提升市场应变能力与整体竞争实力。
— END — 快速获得3Blue1Brown教学动画？Archie分享：使用 Manim 引擎和 GPT-4o 将自然语言转换为数学动画
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