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token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
AI模型守法率提升11%，港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全，提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark，用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型，在新benchmark测试中性能提升显著。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
华为 | MoE推理「王炸」组合：昇腾原生盘古推理，性能狂飙6-8倍！
华为团队推出昇腾平台原生Pangu Pro MoE 72B模型，经系统级软硬协同等优化，推理性能提升6 - 8倍。还提出分层混合并行等策略，打造融合算子，设计推理算法，在昇腾不同平台展现卓越性能。
腾讯助力Deepseek完善DeepEP,RoCE提升100%，InfiniBand提升30%
Deepseek团队合并腾讯提交的代码完善DeepEP，称有巨大速度提升，RoCE提升100%，InfiniBand提升30%。DeepEP是为混合专家模型和专家并行设计的通信库，有多项创新特性，适合现代AI应用。
Claude Opus 4.1代码实测惊人！OpenAI开源模型却只会写屎山?
昨日，OpenAI、谷歌和Anthropic等发布新模型。Anthropic推出Claude Opus 4.1，虽性能提升不大，但编码能力获大客户认可。实测显示Claude - Opus - 4.1写代码稳，OpenAI新模型表现不佳。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。