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给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
字节跳动开源视频生成模型Alive：12B参数，个人电脑也能跑
字节跳动开源视频生成模型Alive，12B参数，支持四种模式，硬件门槛低。在评测中表现出色，技术架构精心设计，解决音视频同步等问题，虽有小瑕疵，但更适合普通玩家。
Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成，8B参数碾压GPT-4o
Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM，能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3，多次生成得分更高，让内核开发更易上手。
马斯克曝光Grok 5！1.5万亿参数，偷师Cursor狂练编程
5月25日凌晨马斯克官宣，1.5万亿参数Grok V9-Medium训练完成，2 - 3周后发布。训练灌入大量Cursor编程数据，编程能力将大幅提升。此前v8 - small年底前开源，马斯克编程赛道布局全面摊牌。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
小红书RecSys 2025最佳论文提名背后：破解视频时长预测难题
小红书推荐算法团队论文《Multi-Granularity Distribution Modeling for Video Watch Time Prediction via Exponential-Gaussian Mixture Network》在 RecSys 2025 获最佳论文提名。该文剖析视频时长预测难题，提出 EGMN 模型，线下线上验证效果佳。
刷榜多元时序预测，性能波动0%！打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域，长期存在通道依赖（CD）与通道独立（CI）路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架，结合时空解耦架构与置换不变正则化策略，解决范式矛盾，取得优异效果。
3.5k星星！用AI推演、预测未来，这个开源多体智能引擎做到了。
文章介绍开源多体智能引擎MiroFish，它是基于多智能体技术的AI预测引擎。用户提供种子文件、下达指令，它能构建数字沙盘，让AI智能体互动演化，可用于企业公关等场景，还给出推演流程。