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Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
全球首个IMO金牌AI诞生！谷歌Gemini碾碎奥数神话，拿下35分震惊裁判
谷歌DeepMind官宣Gemini Deep Think在IMO获官方认证金牌，4.5小时解5题得35分。它用纯英语解题，结合并行思考与强化学习训练。谷歌后续将向部分测试者及订阅者推出模型，还公开了解题过程。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
单卡可跑18万原子！分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5，是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升，实测中表现优于经典力场，架构、数据和训练都有创新，误差降45%，速度提8倍，现已开源。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招！0真机数据，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1，采用世界模型与强化学习一体化设计，在不使用真机数据的前提下，实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式，解决了具身智能发展的核心瓶颈。
Claude Code 史诗级更新！AI 编程进入“反向教学”模式，写到一半会停下考你：这行代码你来写
Claude Code和Claude App推出学习模式，Claude Code支持用`/output-style`定制沟通风格，有Default、Explanatory、Learning三种内置风格，还能自定义，Claude App的Learning风格也全面开放。