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小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
Claude翻车：Opus 4.1白天退化，Anthropic承认并回滚更新
发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车，用户反馈其变得迟钝，官方承认处理某些请求时质量退化，如白天推理性能下降，使用限制不明确，还会暴露API密钥，官方已回滚版本。
杨植麟预告，Kimi K3要来了
月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构，有低成本优势；通过开源解决信任问题；将推出不同规格模型；产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。
AI 写代码太烧钱了：Copilot、Claude 一起涨价，不如把程序员请回来？
GitHub和Anthropic几乎同时宣布调整AI写代码的计费模式，引发AI写代码成本是否会超雇程序员的讨论。AI公司前期以低价或免费扩张，如今将成本转嫁用户，但浪费严重，临界点临近。
8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
Claude推出多智能体代码审查系统：Anthropic内部同款，接管PR深度抓Bug
Anthropic为Claude Code引入代码审查系统，复刻内部审查机制，调度多智能体揪深层Bug。该功能面向团队和企业版用户预览，审查更彻底，虽成本高但有效提升审查质量，还能自定义规则、管控成本。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。