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这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
太空算力竞赛白热化：谷歌刚刚发布计划，中国太空计算卫星星座已在轨运行半年
当地球AI算力竞赛内卷，太空算力赛道开启。中国国星宇航“星算”计划首批卫星半年前已组网运行，规模和算力世界第一。谷歌等巨头也有布局，但谷歌计划2027年初才发原型卫星，中国企业已占先发优势。
2张4090竟能本地微调万亿参数Kimi K2！趋境联合清华北航把算力门槛击穿了
仅需2 - 4张消费级显卡（4090），就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调。这得益于KTransformers和LLaMA - Factory两个国产明星项目联动，大幅降低成本，开启AI个性化定制时代。
开源大模型SOTA又刷新！中国MiniMax M2全球排名第五，开源榜一
中国AI独角兽MiniMax发布模型M2，刷新开源SOTA。它采用混合专家架构，平衡了智能、速度和成本。在多个权威测试中表现优异，价格仅为Claude 3.5 Sonnet的8%，还提供多种部署方式和限时免费服务。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”，因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评，认为当前LLM是向现实妥协的产物，还提出了“幽灵”比喻。
我觉得“Agent”这个词，现在终于有了一个大家都认可的定义了
作者Simon Willison认为现在‘Agent’有了大家认可的定义，即一个AI Agent是为实现目标循环调用工具的大语言模型。还分析了此前难统一定义的情况、‘工具循环实现目标’含义，指出不同人群对‘Agent’理解有偏差。
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日，浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek - R1 - Safe基础大模型，提升了我国AI系统自主安全防控水平，任奎获“科研创新卓越贡献奖”。
英伟达联手QCI搞大事：量子应用能在真机前先模拟纠错
量子电路（QCI）公司联合NVIDIA，将CUDA - Q编程能力集成到Aqumen软件套件。QCI的双轨量子比特设计易纠错，有检测、控制流、处理错误三大功能。二者结合能让开发者在真机前模拟纠错，加速量子计算商业化。