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后训练中的RL已死？MIT新算法挑战传统后训练思维，谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法，挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制，在多任务中表现出色，揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象，引发AI社区关注。
OpenAI开除内鬼！拿着改变世界的机密去赌博，一夜狂赚几十万
OpenAI开除一名利用公司核心机密在预测市场下注牟利的员工。调查发现过去一年多，60个神秘钱包做出77次精准押注。不止OpenAI，其他预测市场平台也出现内幕交易案件，平台陷入尴尬处境。
大模型可否胸有成竹？探索LLM推理与自信心的关系 | 直播预约
本次全英文直播将探讨大语言模型推理能力扩展瓶颈，介绍以置信度为核心的推理视角，展示“自确定性”指标及应用，还会讨论方法有效性和“基于置信度的推理”意义。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
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。
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。
Git for Data: 像 Git 一样管理你的数据
传统数据恢复手段在AI时代耗时费力，Git for Data带来变革，具备版本控制、快速回滚等能力，是AI时代数据管理新范式。MatrixOne数据库已具备其核心能力，未来将持续增强相关特性。