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模型与「壳」的价值同时被低估？真格基金戴雨森 2025 AI 中场万字复盘
这是真格基金管理合伙人戴雨森2025年中对AI行业的半年度复盘。他从投资人视角，围绕OpenAI通用大模型达IMO金牌水准、ChatGPT Agent发布等热点，分享AI应用、模型、产品“壳”价值等看法，认为模型和应用价值被低估。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。
Claude 代码框架之战
开发者尝试让Claude做繁琐编码工作，自己担任高价值角色。当前开发者社区正进行“Claude代码框架之战”，文中给出设计Claude工作流的八个选择及搭配套餐，指出设定框架能让AI发挥最大效力。
大模型如何赋能 Web 渗透测试？
文章指出传统Web安全检测有局限，而大语言模型（LLM）可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案，还分享实践操作、遇到的问题及解决办法，分析其优缺点并给出拓展思路。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
一句话启动AI打工人？我用Claude Skills做了个“微博热搜挖掘机”，效率炸了！
作者黄叔分享用Claude Skills做“微博热搜挖掘机”，介绍其类似给AI员工发《员工手册》，还讲了准备工作，如获取微博热搜接口，输入指令后Claude自动干活，成果可观，Claude Skills适合普通人入门。
78%主创跳槽！Llama 14名作者只剩3人，Meta最强开源模型团队大溃散引争议
据外媒消息，Meta面临严重人才流失，Llama模型14位核心作者中11位离职，或自立门户或跳槽。同时，Meta大模型研发进度缓慢，旗舰模型屡次延期，一边裁员一边押注AI，且寻求资金支持遇冷。