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大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
大模型“精细化”对齐，真实性提升25.8%刷新SOTA！token级精准编辑，无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法，从token层面解决传统表征编辑技术问题，无需训练、即插即用，在多个对齐维度显著提升，如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
Embodied Arena：业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布，30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热，研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线，它全面统一且持续演进，涵盖22+基准测试和30+模型，构建评估体系，揭示关键洞察，为具身模型发展指引方向。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南，提出三级分级系统，阐述构建流程与能力增强方法，涵盖知识组织、注入、工具集成，还提及基准评估和未来研究方向，促进AI与自然科学融合。
滴滴出行MCP：全面解读滴滴MCP Server 的第一公里与最后一公里！
2025年8月1日，滴滴发布MCP Server v1.0.0，将运力能力抽象成JSON - RPC 2.0接口。开发人员四步即可嵌入完整闭环服务。MCP把运力‘云化’，还介绍了技术细节、安装使用、典型场景及开放限制。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
每天熬到凌晨、没有人规划、全靠“能干就干”！离职员工爆料：OpenAI Codex 就是这样“卷”出来的
《连线》称 OpenAI 研究员 Jason Wei 等将加盟 Meta。离职员工 Calvin French - Owen 分享在 OpenAI 经历，揭秘其自下而上研究文化、扩张问题、成本结构等，还讲述 Codex 开发情况。