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迈向AI4S 2.0，上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0提供开源基座。其核心科学能力跃升，底层架构创新，科学与通用能力协同发展，还构建了‘算力 - 算法’一体化基座，推动科研范式革命。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
腾讯发布大模型思考早停算法SpecExit，效果无损，端到端加速2.5倍！
腾讯为破解大模型长思维链效率难题，提出思考早停算法SpecExit，将思考早停与投机采样融合，在不影响准确性前提下，在vLLM上实现端到端加速2.5倍，还能缩短思维链长度。
AI不靠“闭门造神”，海内外一线专家共探智能新纪元，GOSIM AI Paris 2025圆满收官！
5月7日，GOSIM AI Paris 2025在法国巴黎迎来第二日议程。全球专家围绕AI技术多方面探讨，涉及模型、基础设施等主题。还分享大模型趋势，宣布新型许可证，各分论坛展示多元成果，大会圆满收官，杭州场9月待启。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”，实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，告别繁琐的文档处理，上线狂揽1k星，真是绝了！
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，采用两阶段分析 - 解析范式，有异构锚点提示等功能，适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器，训练集超3000万个样本，安装推理简单，比同类更具竞争力。