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刚刚，1500名作家向 AI 宣战！
1500位作家联名向美国出版商发公开信，要求拒绝AI生成的书籍内容，称创作被AI“偷走”，还指出AI有声书取代人类、耗能大等问题。此前法院裁定用受版权书籍训练AI属合理使用。
o3-pro通关“推箱子”，人类怀旧小游戏成了大模型新Benchmark
推箱子、俄罗斯方块等经典小游戏成大模型benchmark，o3 - pro挑战这两款游戏表现出色，突破benchmark上限，成绩远超o3。Lmgame含多款游戏，有不同评价方式，且开源可用于模型测试。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
人大-清华-腾讯发布：音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。
全球闲置算力训个模型，性能媲美R1，老黄天塌了！Karpathy曾投资它
全球首个分布式RL训练模型INTELLECT - 2发布，整合闲置算力完成训练，成本降低，性能媲美DeepSeek - R1。其采用分布式异步强化学习范式，团队开源四大关键组件，还获Karpathy等投资，未来有多项计划。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
谷歌 DeepMind 发布机器人学基础模型 Gemini Robotics On-Device
谷歌 DeepMind 推出 Gemini Robotics On-Device，这是视觉 - 语言 - 行动基础模型，可在机器人硬件本地运行，低延迟且能针对特定任务微调。它是 Gemini Robotics 家族最新迭代，还发布相关基准测试。模型待广泛可用，SDK 可在 GitHub 找到。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。