随着多模态大模型在科学推理任务中的应用不断扩展，一个更基础的问题开始显现：当同一物理问题从文本表达转为图像表达时，模型是否仍能保持一致的推理能力？围绕这一问题，来自中山大学、苏黎世联邦理工学院、华为的研究者联合提出了SeePhys Pro ，这是一套面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。项目同时发布细粒度模态迁移 benchmark、PhysRL-38K / PhysRL-8K 训练集、评测代码与 RLVR 复现实验，并作为 ICML 2026 AI4Math Workshop的挑战赛开放供社区测评。01 核心亮点• 渐进式模态迁移基准：通过四个语义对齐的子集逐步将结构、变量和完整题干从文本转入视觉模态。• 多模态推理瓶颈：模型对变量与标签信息的视觉grounding能力远弱于对结构化视觉信息的理解。• 强化学习数据库：发布 PhysRL-38K 与...

最新 MLPerf 基准表明：AI 的训练速度比去年提升了几乎两倍 6月29日，开放工程联盟 MLCommons 发布了 MLPerf 基准的最新训练结果，发现今年机器学习系统的训练速度几乎是去年的两倍，超越了摩尔定律（每18-24个月翻一倍）。 MLPerf 由八个基准测试组成：图像识别、医学影像分割、两个版本的对象检测、语音识别、自然语言处理、推荐和强化学习。在这八个基准测试中，英伟达的加速器都拔得头筹，表现优异。 MLPerf Training v2.0 结果包括来自 21 个不同提交者的 250 多个性能结果，包括 Azure、百度、戴尔、富士通、技嘉、谷歌、Graphcore、HPE、浪潮、英特尔-HabanaLabs、联想、Nettrix、NVIDIA、三星和 Supermicro等等。（IEEE Spectrum） 宋舒然获得机器人顶会 RSS 2022 公布最佳论文奖 机器人顶会 RSS（Robotics: Science and Systems） 于 6 月 27 日至 7 月 1...

大规模预训练攻击框架AnyAttack无需预设标签，即可将普通图像转化为有目标的有目标对抗样本。 作者丨张家明 近年来，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在多模态 AI 领域展现了重要的研究价值和应用潜力，但其安全性问题也逐渐受到关注。例如，攻击者可能通过对抗样本操控模型输出，导致模型生成错误信息或内容被篡改等风险。传统对抗攻击方法因依赖预设标签，难以适应大规模数据场景，因此其威胁范围相对有限。 针对这一问题，来自香港科技大学、北京交通大学、复旦大学、新加坡管理大学等机构的学者联合提出了一种新的大规模预训练攻击框架AnyAttack，通过设计的创新自监督学习任务，在LAION-400M数据集上完成了对攻击噪声生成器的大规模预训练。基于预训练的攻击生成器，攻击者可以针对任何下游任务，微调生成指向任何目标图像的对抗噪声。该框架能够在无需预设标签的情况下，将普通图像转化为有目标的有目标对抗样本，从而有效测试和评估大规模VLM模型的鲁棒性。相关研究成果已被计算机视觉领域顶级会议 CVPR 2025 收录。 论文标题：《AnyAttack:...

蚂蚁金服 +80 AI影响因子 论文 名称：ICML 时间：2018 企业：蚂蚁金服 7 月 10 日至 15 日，第 35 届国际机器学习会议（ICML 2018）将在瑞典斯德哥尔摩举行。ICML 是机器学习领域最顶级的学术会议，今年共收到 2473 篇投递论文，比去年的 1676 篇提高 47.6%，增幅显著。最终入围论文共 621 篇，接收率 25%，与去年 26% 持平。这是腾讯 AI Lab 第二次参与这一顶级会议，共有 16 篇论文入选，去年则入选 4 篇，均位居国内企业前列。我们将在下文中分三类介绍这些文章——新模型与新框架、分布式与去中心化、及机器学习优化方法与理论研究。有的研究具有多重贡献，并不严格按照研究内容区分。这一事项在雷锋网旗下学术频道AI科技评论数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。详情可参阅 AI 科技评论推送：https://mp.weixin.qq.com/s/7iY0wbE3Ako4VfPAVr4YHA蚂蚁金服也凭借 8 篇论文在 ICML 2018上有不俗表现，据悉，本次也是蚂蚁金服以独立身份参加 ICML。

来源：公众号“数字内容合成与伪造检测” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bdgq0Hl1oHDYm82DicJBow 计算机视觉领域顶级会议 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026（CVPR 2026）将于6月3日至7日在美国丹佛举办。本届CVPR共收到16,092份有效论文投稿，最终主会录用论文4,090篇（录用率25.42%）。 本文将介绍一篇关于扩散模型加速的CVPR 2026论文。 题目：ResCa: Residual Caching for Diffusion Transformers Acceleration 作者：Haipeng Fang, Yu Li, Fan Tang, Yixing Lu, Juan Cao, Sheng Tang ...

作者｜吴思梦 编辑｜岑峰 引言： 2016年6月，纽约。David Silver站到了ICML的讲台上，用66页幻灯片，从Q-Learning一路推到AlphaGo。他传递出一种信念：把深度网络嫁接到强化学习上，通用智能的涌现就只是算力和工程问题。彼时距AlphaGo在首尔4∶1击败李世石仅三个月。 十年后的2025年7月，温哥华。Anca Dragan——Google DeepMind Gemini后训练的联合负责人，在现场播放了一段视频：一个机器人机械臂举起杯子，太高了。一只手伸进画面把它压下来。手松开。机器人又举上去了。“不是机器人笨，”她说，“是奖励函数在逼它做它认为‘正确’的事。只是我们定义的‘正确’和人类想的‘正确’，根本不在一个频道上。” ...

图注：北京爱数智慧创始人兼CEO张晴晴在发布会现场介绍Annotator ®5.0智能化标注平台7月8日上午，2021世界人工智能大会（WAIC）正式开幕，线下超过10万名嘉宾，线上数百万名观众参与此次盛会。借此盛会，北京爱数智慧在上海世博展览馆的大会会展中心正式发布Annotator ®5.0智能化标注平台暨成立AI数据生态联盟。北京爱数智慧创始人兼CEO张晴晴现场系统介绍平台研发技术、核心优势和使用体验等。发布会现场，数百名行业客户、观众和合作伙伴参与，线上数万名观众共同见证平台发布和联盟成立。Annotator ®5.0智能化标注平台正式发布北京爱数智慧现场发布的新品为Annotator ®5.0智能化标注平台。发布会现场，北京爱数智慧创始人兼CEO张晴晴介绍，Annotator ®5.0智能化标注平台是由北京爱数智慧深耕行业数十年的核心团队研发，为提升客户使用体验，不断打磨产品技术和功能，以全新姿态首次公开发布的私有化部署版/SaaS版智能化标注平台。图注：Annotator...

单序列预测被看好为诺奖「预备役」，多构象、RNA 结构重要程度上升。作者丨朱可轩编辑丨陈彩娴“AlphaGo、ChatGPT 都是新科技突破的代表性工具。而在科学领域蛋白质结构预测获得诺奖就是 AI 巨大突破的高光时刻，诺奖之后 AlphaFold 的研发模式已经成为 AI for Science 的样板。”程建林说道。2025 年 1 月 5 日，雷峰网、AI 科技评论GAIR Live 品牌与 CASP 评估的优秀华人团队联合举办了一场主题为“诺奖之后的新篇章：蛋白质结构预测的机遇与挑战”的线上圆桌沙龙。圆桌主持人为江苏理工学院教授常珊，并邀请了密苏里大学计算机系教授程建林、山东大学教授杨建益、南开大学统计与数据科学学院教授郑伟、浙江工业大学信息工程学院教授张贵军以及江苏理工学院研究员孔韧共同开启了一场深度对话。常珊是江苏理工学院教授，现任中国细胞生物学学会功能基因组信息学与系统生物学分会委员，中国疫苗行业协会疫苗基础研究专委会委员，中国中医药信息学会中医临床药学分会理事。程建林教授目前供职于美国密苏里大学计算机系，他 1999 年赴美留学，2006...

来源：WRC官网原文链接：https://www.worldrobotconference.com/news/3233.html大会期间，60余场同期活动将贯穿大会全程，围绕“前沿引领 技术创新”“应用牵引 场景赋能”“生态培育 全链协同”“国际合作 开放融合”四大主题板块展开。今天将提前披露部分同期活动，它们将带来哪些新见解与新机遇？让我们一起抢先了解。【前沿引领 技术创新】类脑、智算与芯片技术发展交流活动主办单位：北京智源人工智能研究院算力芯片与类脑智能是制约机器人产业发展的底层核心瓶颈，智源研究院作为人工智能领域标杆新型研发机构，深耕世界模型、具身智能等前沿方向，引领人工智能由数字世界向物理世界跨越。...

  来源：公众号“机工智能AI科研” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/6Nw8B_EDJCjfIikW_lseXA 论文链接：https://arxiv.org/abs/2605.14808 项目开源地址：https://github.com/LukasRoom/SuperADD 作者：Lukas Roming, Felix Lehnerer, Jonas V....