11月27日·NeurIPS 2025奖项揭晓，Qwen与Faster R-CNN脱颖而出

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NeurIPS 2025奖项揭晓，Qwen与Faster R-CNN脱颖而出

人工智能顶会NeurIPS 2025公布了其备受瞩目的奖项，其中包括最佳论文奖和时间检验奖。今年的最佳论文奖由四篇论文共同获得，涵盖了扩散模型理论、自监督强化学习、大语言模型中的注意力机制等多个前沿方向。其中，Qwen团队的研究成果《Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free》因其在大语言模型注意力机制方面的创新性贡献而脱颖而出。该研究首次揭秘了注意力门控对大模型性能和训练的影响，并已应用于Qwen3-Next模型，显著提升了模型的性能与鲁棒性。此外，任少卿、何恺明等人的《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》因其在计算机视觉领域的深远影响获得了时间检验奖。NeurIPS 2025共收到21575份有效投稿，最终接收5290篇，整体录用率为24.52%。来源：微信公众号【机器之心】

华为诺亚开源ROOT优化器，破解大模型训练难题

在大语言模型（LLM）优化领域，Adam和Muon一直是两种主流的优化方法。Adam以其稳定性著称，但在面对十亿级参数的混合精度训练时，常因数值不稳定性而受限；Muon则以其高效性闻名，但对异常值噪声极为敏感，鲁棒性不足。华为诺亚方舟实验室最新推出的ROOT（Robust Orthogonalized OpTimizer）优化器，成功解决了这一“既要又要”的两难困境。ROOT通过自适应的正交化系数和软阈值机制，不仅修复了Muon在不同矩阵维度上的精度问题，还为梯度噪声装上了“减震器”。实验表明，ROOT在收敛速度和稳定性上均优于现有方法，为大模型训练提供了一种全新的优化范式。ROOT的开源，有望开启一个新的优化器时代，推动大模型训练技术的发展。来源：微信公众号【机器之心】

快手团队提出TagCF框架，让推荐系统真正“懂你”

推荐系统在日常生活中扮演着重要角色，但传统的推荐系统往往侧重于内容的理解，而忽视了对用户的深入理解。快手消费策略算法团队联合快手基础大模型与应用部及武汉大学，提出了TagCF框架，旨在让推荐系统不仅“会猜”，更能“懂你”。TagCF通过引入用户角色（user role）和兴趣点（item topic）的概念，构建了一个以用户理解为核心的推荐系统方法论。该框架包含三个主要模块：基于MLLM的视频内容理解中台、基于LLM的行为逻辑图探索中台和赋能下游推荐系统的增强模块。TagCF不仅能够有效提升推荐的准确率和多样性，还能显式地建模用户的信息茧房并进行突破。相关研究成果已被NeurIPS 2025接收，并已全面开源，为学术界和工业界提供了一种新的推荐系统解决方案。来源：微信公众号【机器之心】

国产AI编程工具Qoder，让代码项目管理轻松高效

国产AI编程工具Qoder以其强大的功能和高性价比，正在改变程序员的工作方式。Qoder能够快速生成项目Wiki，帮助开发者快速理解复杂的代码项目。例如，在处理包含近10000个代码文件的项目时，Qoder可以在短时间内生成详细的项目文档，极大地提高了开发效率。Qoder不仅支持IDE、CLI和JetBrains插件等多种形态，还具备强大的代码理解和生成能力。其最新版本在模型性能、覆盖范围和性价比上均达到了行业领先水平。Qoder的创始人叔同强调，该工具专注于“真实软件”研发，旨在帮助开发者更好地理解和管理复杂的代码项目。Qoder的出现，不仅为开发者提供了强大的工具支持，也为AI编程领域树立了新的标杆。来源：微信公众号【量子位】

月之暗面加速强化学习训练，效率大幅提升

月之暗面加速强化学习训练，效率大幅提升文，提出了一种新的脉冲神经网络架构Max-Former。该研究发现，SNN性能不佳的根源在于脉冲神经元的低通滤波特性，导致高频信息的丢失。Max-Former通过在Patch Embedding中引入额外的Max-Pool和用深度卷积替代早期阶段的自注意力，有效补偿了这种频率偏置。在多项基准测试中，Max-Former不仅大幅提升了性能，还降低了超过30%的能量消耗。这一成果为类脑模型的优化提供了新的方向，推动了SNN在实际应用中的发展。来源：微信公众号【量子位】