Transformer的火种已燃烧七年。如今，推理模型（Reasoning Models）正点燃第二轮革命。Transformer共同作者、OpenAI研究员Łukasz Kaiser预判：未来一两年，AI会极速跃升——瓶颈不在算法，而在GPU与能源。
AI已足够聪明，却不够温柔。Zelikman离开xAI的决定，既是技术路线之争，也是价值取向之选：我们要一台更快的计算机，还是一个更懂人的伙伴？当资本开始为「共情」下注，真正的考题是——算法能否承担理解的重量，而非仅仅生成正确的句子。
AI正在以「教育革命」的名义，占领全球校园！清华的新生靠AI助理报到，加州州立大学把52万师生接入ChatGPT Edu，Google更直接向全球学生免费开放Gemini。看似高效的学习浪潮，却在悄悄重写权力格局：谁还在定义「什么叫学会」？当算法成为新的老师，大学的主权，是否已经被温柔地夺走？
通用人工智能的终极瓶颈不是算法、算力和数据的“三驾马车”，而在思想史。
在AI技术飞速发展的当下，「驻场交付工程师」（FDE）正成为连接实验室与市场的关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察，深入客户现场，将抽象模型转化为可落地的解决方案。OpenAI、Anthropic、Cohere等公司纷纷扩充FDE团队，这个趋势也开始在国内蔓延，以打通AI落地的「最后一公里」。
近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
在好莱坞，AI连动物演员的位置都抢走了！真实的动物被算法重建成更完美的数字替身。有人说这是技术的善意，能让动物不再受训练之苦；也有人说，这是一场「无声的驱逐」的革命。当连呼吸都能被算法生成，我们该怀念的，或许不是那些动物，而是它眼里那一点不完美的生命力。
加州大学河滨分校团队发现，AI组合推理表现不佳部分源于评测指标过于苛刻。他们提出新指标GroupMatch和Test-Time Matching算法，挖掘模型潜力，使GPT-4.1在Winoground测试中首次超越人类，0.2B参数的SigLIP-B16在MMVP-VLM基准测试上超越GPT-4.1并刷新最优结果。这表明模型的组合推理能力早已存在，只需合适方法在测试阶段解锁。
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization)，显著优化了 pass@K（K=1 及 K>1）性能。同时，团队认为当前的用熵（Entropy）作为指标衡量多样性存在局限：熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2（c）所示，两个具有相同熵值的分布，一个可能包含多个峰值，而另一个则可能高度集中于一个峰值。
刚刚，唯一全国产算力训出的大模型重磅升级，推理效率飙升100%，数学能力国际领先。当全球巨头还在云端「卷」算法时，中国队则亮出了软硬一体这一截然不同的底牌。
