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Meta出走华人创业团队，种子轮800万美元，要打造视觉AI记忆大脑
由前Meta顶尖科学家创立的Memories.ai获800万美元种子轮融资。其大视觉记忆模型LVMM解决AI‘记忆缺失’问题，在多领域刷新SOTA基准，应用潜力大，还开放API及网页应用。
OpenAI被曝IMO金牌「造假」，陶哲轩怒揭内幕！
OpenAI高调宣称摘下IMO数学金牌，却被组委会内部人士爆料未与官方合作、无视规则提前官宣。菲尔兹奖得主陶哲轩暗指其成绩存疑，网友也不满其炒作。UCLA教授认为大模型短期难取代数学家。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
告别单一大模型依赖！北航等机构发布综述：大语言模型集成（LLM Ensemble）
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展，介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势，现有推理前、中、后三大集成范式。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
1.93bit版DeepSeek-R1编程超过Claude 4 Sonnet，不用GPU也能运行
1.93bit量化后的DeepSeek - R1（0528）编程能力超Claude 4 Sonnet，在aider榜单获60分。Unsloth工作室制作9个量化版本，小版本不用GPU也能跑。R1 - 0528在游戏评测中表现也佳。
你永远叫不醒装睡的大模型！多轮对话全军覆没，性能暴跌39%
研究人员进行超20万次模拟实验，耗资5000美元，评估大模型在多轮对话中的表现。结果显示，大模型在多轮对话中性能明显低于单轮对话，平均下降39%，还出现“对话迷失”现象。