# Today - AI 日报 By 何夕2077
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## AI洞察日报 2025/6/30

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### AI内容摘要

    CMU等推HoPE提升VLM长视频理解，人大等MokA优化多模态模型。
    开源项目涵盖生成式AI教程与AI工具库。Gary Marcus质疑纯LLM难达AGI。
    AI显著降低创业门槛，促投资思变，鼓励拥抱协作把握时代机遇。

### AI前沿研究

1. CMU和小红书团队携手，提出了一项创新技术——HoPE（Hybrid of Position Embedding）混合位置编码！🚀他们发现，现有的多模态RoPE在处理长上下文语义建模时有点"力不从心”。于是，HoPE巧妙地引入了零频率时间建模和动态缩放策略，这就像给视觉语言模型（VLM）装上了"长跑专用鞋”，显著增强了它们在长视频理解和检索任务中的长度泛化能力，直接冲向了最优表现！💡太酷了！ '论文地址' '项目地址'

2. 惊艳！中国人民大学和上海人工智能实验室团队带来了新突破——MokA（Multimodal low-rank Adaptation）方法！🤯他们发现，微调多模态大模型（MLLM）时，常常顾此失彼，忽视了单模态独立建模和模态间交互的平衡。MokA则像个平衡大师，通过模态特异A矩阵、跨模态注意力机制和共享B矩阵的巧妙结合，完美解决了这个问题，让多模态任务的性能"蹭蹭蹭”地往上涨！✨太赞了！ '论文地址' '更多详情'

### 开源TOP项目

1. "generative-ai-for-beginners”项目（拥有86547颗星🌟）推出了21节课程，专为初学者打造，手把手教你掌握生成式AI的构建技能！想成为AI魔法师？快来学习吧！💪✨ '项目地址'

2. "system-prompts-and-models-of-ai-tools”项目（已获62777颗星✨）简直是个宝藏库！它汇集了Cursor、Devin等热门AI工具和代理的系统提示、工具和AI模型，为你提供一站式的全面参考，帮你玩转AI工具！📚💡 '项目地址'

3. "storm”项目（已获24892颗星⭐）可厉害了！它是一个由LLM驱动的知识管理系统，能像个小小研究员一样，自主研究特定主题，然后生成带引用的完整报告。写论文、做调研，简直是神助手！🧠✍️ '项目地址'

### 社媒分享

1. 知名AI学者Gary Marcus又"开炮”了！🤔他援引MIT、芝加哥大学、哈佛大学的论文，直言不讳地指出，纯粹的LLM压根儿造不出通用人工智能（AGI）！为啥呢？因为它们存在"波将金式理解”（虚假理解）和概念不一致性。简单说就是，AI在考试时可能表现亮眼，但真正理解和运用概念时就露馅了。研究还发现，像GPT-4o这样的LLM，在明确定义概念后，一旦应用到分类、生成、编辑等实际任务中，表现就会直线下降📉，甚至内部对同一思想都有冲突表征。这可引发了谷歌DeepMind科学家Prateek Jain等业界大咖的广泛关注和测试！看来，AI通往AGI的路还长着呢！💡 '更多详情'

2. Tom Huang揭秘了Cursor核心开发者的高效秘籍！🚀想更高效地利用Cursor？他们教你用"并行Agents”！通过巧妙结合Tab、Formed Tab和Background Agent，你可以搭建一套超高效的任务执行系统，让你的AI协作💻如虎添翼！快去看看怎么操作吧！ '更多详情'

3. 杨毅老师提出了一个引人深思的观点：现在内容创作领域正处于一个"注意力套利窗口”😮‍💨！他说，已经有人利用AI来"构建内容杠杆”了，预示着未来当AI普及后，人类原创内容将变得越来越值钱，甚至产生溢价。但更让他担忧的是，AI可能会以极低的成本逐渐"蚕食人类精神文化”——这可比内容创作方式的转变可怕多了！✍️深思ing... '更多详情'

4. 杨毅老师认为，在AI时代，创业的门槛简直被AI"打骨折”了！💸构建MVP（最小可行产品）的成本大幅降低，让快速验证想法成为可能。他给创业者的建议是：别再纠结想法靠不靠谱了，直接用AI在短短3天内就能验证一个MVP，甚至可以在3个月内快速尝试30个想法！这样，你就能更快找到那个真正值得全身心投入的方向！🚀💡太给力了！ '更多详情'

5. 作为一名AI投资人，杨毅分享了他不看硬数据，更看重定性指标的"秘密武器”📈！他认为判断一个AI创业项目有没有投资价值，关键看五点：创始人对未来路径的宏图规划（包括PMF和扩展性）、团队的信念有多坚定、AI在团队管理中提升了多少效率、Agent是否有完善的反馈闭环（这可是AI成功的方法论！），以及多智能体框架的扩展性如何。他觉得，用户留存这些数据，那都是时间到了自然就会有的"副产品”嘛！🎯眼光独到！ '更多详情'

6. 有用户分享了一个和AI交流写代码的"新姿势”👨‍💻，这种模式越来越流行：先别急着给AI详细指令，而是先向它交代清楚项目背景和目标，然后让AI自己基于这些信息提出思路，再一起对齐颗粒度进行讨论。这种方式巧妙地利用了AI快速理解上下文的效率，弥补了我们人类在做详细规划时的"脑细胞不足”，大大提升了协作模式下的工作效率！🤝简直是程序员福音！ '更多详情'

7. 有用户吐槽说，现在的部分投资人还在用移动互联网那一套老旧的数据指标来评估AI项目，结果就是——根本找不到好项目！🤔因为那些传统的逻辑（形式的、非形式的、甚至概率论）都是在回顾过去。而作者强调，贝叶斯定律才是一种真正面向未来的决策方法，它更适合用来给AI行业的项目做投资判断！💡是时候更新投资"操作系统”了！ '更多详情'

8. 大帅老猿和他的同事Dash直言不讳地指出：AI的横空出世，简直是给全人类"拉平了起跑线”🏃‍♀️💨！他们认为，AI带来的巨大机遇甚至超越了20年前的互联网浪潮，让包括初级员工在内的所有人，都能摆脱资源限制，尽情地利用AI去学习和创造。但他们也警告说，如果程序员们还固步自封、不思进取，那么这条"起跑线”最终也会追上你，甚至把你甩在身后！所以，积极拥抱AI才是王道啊！

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