稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。
谷歌最新发布的Genie 3世界模型，正以惊人AI能力颠覆想象：从文本生成交互式空间，到进入经典名画如《苏格拉底之死》和《夜游者》自由探索，甚至训练3D模型实现沉浸式体验！
扩散语言模型（DLMs）是超强的数据学习者。 token 危机终于要不存在了吗？ 近日，新加坡国立大学 AI 研究者 Jinjie Ni 及其团队向着解决 token 危机迈出了关键一步。
在图像生成领域，自回归（Autoregressive, AR）模型与扩散（Diffusion）模型之间的技术路线之争始终未曾停歇。大语言模型（LLM）凭借其基于「预测下一个词元」的优雅范式，已在文本生成领域奠定了不可撼动的地位。
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。
一句话概括，本文探索了语言模型的终极内卷模式：不再依赖人类投喂，通过“自问自答”的左右互搏，硬生生把自己逼成了学霸。AlphaGo下棋我懂，这大模型自己给自己出数学题做就有点离谱了，堪称AI界的“闭关修炼”，出关即无敌。
在可验证强化学习（RLVR）的推动下，大语言模型在单轮推理任务中已展现出不俗表现。然而在真实推理场景中，LLM 往往需要结合外部工具进行多轮交互，现有 RL 算法在平衡模型的长程推理与多轮工具交互能力方面仍存在不足。
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
本科经典算法Dijkstra，被清华团队超越了！ 这个被用来解决最短路径问题的经典算法，去年才被图灵奖得主Tarjan团队证明具有普遍最优性。
有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
