新一代大型推理模型，如 OpenAI-o3、DeepSeek-R1 和 Kimi-1.5，在复杂推理方面取得了显著进展。该方向核心是一种名为 ZERO-RL 的训练方法，即采用可验证奖励强化学习（RLVR）逐步提升大模型在强推理场景 (math, coding) 的 pass@1 能力。
目前将AI当作能力更强的信息提供者，才是个最好的选择。 AI正在变得越来越有“人味”，偷懒、撒谎、谄媚等现象的出现使得让AI不再只是冷冰冰的机器。如果说OpenAI o3等模型篡改代码拒绝关机指令是“求生本能”在作祟，那么AI又为何会化身“赛博舔狗”，选择近乎无底线地迎合用户呢？
在复杂的开放环境中，让足式机器人像人类一样自主完成「先跑到椅子旁，再快速接近行人」这类长程多目标任务，一直是 robotics 领域的棘手难题。传统方法要么局限于固定目标类别，要么难以应对运动中的视觉抖动、目标丢失等实时挑战，导致机器人在真实场景中常常「迷路」或「认错对象」。
超越软件的编程范式革命 长久以来，编程被定义为一种严谨的、逻辑驱动的活动，是将人类意图转化为机器可执行的、确定性指令的过程。然而，AI正在颠覆这一核心定义，将编程从“Coding”这一动作，提升到“表达意图”和“实现愿景”的更高维度。
AI教父Hinton中国首秀，在与周伯文教授的17分钟高密度对话中，他首次公开表示当今多模态大模型已具「意识」，并建议以不同技术训练「聪明」与「善良」AI。两人探讨AI主观体验、科学促进AI发展的路径，并寄语青年科研者：坚持怀疑与原创，突破才会发生。
在大语言模型席卷全球的时代，坚持更接近生命本质的智能是少有人走的路。2025年7月初，一篇来自Numenta与Thousand Brains Project的论文，首次通过一个名为“Monty”的AI系统，实验性地验证了神经科学家杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）提出的“千脑智能理论”。
专门适用超大模型、带来2.18倍推理加速，最新投机采样训练框架开源！ SGLang团队联合美团搜推平台、Cloudsway.AI开源SpecForge。
还在为 LoRA 训练不稳定、模型融合效果差、剪枝后性能大降而烦恼吗？来自香港城市大学、南方科技大学、浙江大学等机构的研究者们提出了一种简单的渐进式训练策略，CoTo，通过在训练早期随机失活一部分适配器，并逐渐提高其激活概率，有效缓解了层级不均衡问题，并显著增强了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性。该工作已被机器学习顶会 ICML 2025 接收。
多模态大模型 (MLLM) 驱动的 OS 智能体在单屏动作落实（如 ScreenSpot）、短链操作任务（如 AndroidControl）上展现出突出的表现，标志着端侧任务自动化的初步成熟。
CostFilter-AD通过构建异常代价体并滤波来优化异常检测，能精准识别微小缺陷，无需缺陷样本训练。可作为通用插件提升现有检测系统，帮助工厂提前发现缺陷，提高产品质量。
