为什么大模型，在执行长时任务时容易翻车？这让一些专家，开始质疑大模型的推理能力，认为它们是否只是提供了「思考的幻觉」。近日，剑桥大学等机构的一项研究证明：问题不是出现在推理上，而是出在大模型的执行能力上。
大语言模型在RLVR训练中面临的“熵困境”，有解了！
当全球的目光还在聚焦基座模型的参数竞赛时，一场更为深刻的变革正在悄然发生——后训练（Post-Training）。
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
讲真，AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度，但我还在纠结到底该把谁设为主力工具，因为总觉得他们差点什么：不是出错就是不懂场景。
谷歌下一代旗舰模型Gemini 3未发布便已悄然走红！原因很简单：强，实在是太强了。在国外社交媒体平台𝕏上，一大波网友激动地分享了Gemini 3的内测结果——从曝光的这些案例来看，Gemini 3尤为擅长前端、SVG矢量图生成，而且多模态能力变得更强。
又一批AI社交公司与产品悄悄「死亡」了。今年9月，一批AI社交公司发布关停或通知，这之中，既包括大模型明星公司、社交公司等中型企业，如阶跃星辰To C产品「冒泡鸭」、Soul旗下的AI应用「异世界回响」等，也包括一批垂直领域的初创产品，如定位AI情感分析的Lumi、由前苹果设计师Jason Yuan创立的情感陪伴应用Dot等。
人工智能真是日新月异。早上看到网友的评论：我们已经 0 天没有吸引注意的 AI 领域新突破了。记得三个月前，OpenAI 官宣了他们的推理模型在国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中获得了金牌。
在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
说出概念，SAM 3 就明白你在说什么，并在所有出现的位置精确描绘出边界。 Meta 的「分割一切」再上新？ 9 月 12 日，一篇匿名论文「SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS」登陆 ICLR 2026，引发网友广泛关注。
