7月20日·Meta组建AGI梦之队，中国学者占比50%

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Meta组建AGI梦之队，中国学者占比50%

Meta的“超级智能实验室”曝光了44人顶尖团队名单，其中50%成员来自中国，75%拥有博士学位。团队成员大多来自OpenAI、DeepMind等顶尖机构，部分成员曾在谷歌、微软等公司任职。Meta为吸引这些人才不惜开出高额薪酬，显示出其对AI领域的重视和投入。该团队由首席科学家LeCun领导，目标是实现通用人工智能（AGI）。这表明Meta在AI领域的战略布局正在加速推进，而中国学者的大量加入也凸显了中国在AI领域的强大人才储备。来源：微信公众号【新智元】

AlphaFold获诺奖引争议，被指未引用前人成果

AlphaFold因在蛋白质结构预测领域的突破获得诺贝尔奖，但其未引用2016年Vladimir Golkov博士在NeurIPS上提出的类似研究，引发争议。该研究被认为是AlphaFold的“原型”，且在CASP 11测试中表现优异。DeepMind团队成员回应称，他们可能独立提出了相似思路，但未明确回应引用问题。AI领域专家Yann LeCun也指出，相关研究早在1990年代就已出现，强调好的想法往往在传播和改进中难以追溯起源。来源：微信公众号【新智元】

OpenAI模型在IMO竞赛中表现引发讨论

OpenAI宣布其推理模型在国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中获得金牌水平表现，引发AI社区关注。该模型在严格条件下解决了2025年IMO六道题目中的五道，获得35分。然而，数学家陶哲轩对此表示谨慎，认为在缺乏严格测试条件和方法论披露的情况下，难以对AI模型与人类的表现进行有意义的比较。尽管如此，OpenAI的这一成果仍显示出AI在复杂推理领域的潜力，引发了对AI模型实际进展的深入思考。来源：微信公众号【机器之心】

EventVAD：7B参数免训练视频异常检测新标杆

北京大学、清华大学与京东联合提出了一种名为EventVAD的免训练视频异常检测框架，在ACM MM 2025上发表。该框架通过动态图架构与时序事件推理结合，仅用70亿参数就实现了高精度检测，超越了现有130亿参数的SOTA方法。EventVAD通过事件分割和多模态大模型推理，解决了传统方法在时序理解和参数冗余上的问题，显著提升了检测效率和精度，为视频异常检测领域提供了新的发展方向。来源：微信公众号【机器之心】

Mobile-R1：任务级奖励提升App Agent性能

淘天集团提出了一种名为Mobile-R1的交互式强化学习框架，通过任务级奖励提升App Agent的思考力和适应性。该框架采用三阶段训练过程，包括格式微调、动作级训练和任务级训练，并引入高质量轨迹数据集。实验结果表明，Mobile-R1在任务成功率上显著优于其他基准模型，甚至3B模型的表现超越了32B模型。这一成果为移动代理领域的发展提供了新的思路和方法。来源：微信公众号【量子位】