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完爆ChatGPT！谷歌这招太狠：连你的「阴阳怪气」都能神还原
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型，可保留语调进行实时语音翻译，实现拟人化交互。还具持续监听、风格迁移等功能，提升开发者所需的函数调用、指令遵循等能力，另有实验产品Disco。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
图解Vllm V1系列4：加载模型权重(load_model)
文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入，详细分析DefaultModelLoader的工作步骤，包括初始化模型架构和实际加载权重，还给出各步骤代码及作用，为想操作load_model的人提供框架。
百年黎曼猜想被Claude破了新纪录！是个未公开新模型
A社官宣未公开的Claude研究模型在黎曼猜想取得重大进展，将满足猜想的黎曼ζ函数零点比例下界从41.6%提高到67.2%。它靠60个智能体、3100万输出Token完成研究，几乎走完科研流程。
陶哲轩惊叹！数学奇点初现，AI首次给出人类无法企及的原创证明
谷歌DeepMind团队用Gemini证明代数几何新定理，获斯坦福教授认可；Grok 4.20解决Bellman函数难题；GPT 5.2处理高阶数学问题能力惊人。陶哲轩预言AI或独自攻克部分埃尔德什问题，2026年或成「ASI元年」。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
TileLang深入详解-第三章-Kernel，Buffer，并行控制和矢量化
文章详细介绍TileLang核心编程构造，包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式，还提及性能优化的矢量化访存，给出代码示例，并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。