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新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人：百万 token 只是在贴胶带，AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展，认为当前范式是最终架构一部分，但持续学习等问题待解决，预计2030年左右实现AGI，还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容，并给创业者建议。
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
从 AI 3D生成转型AI原生影视公司，Utopai Studios想「稍微」改造下好莱坞
2022年创立的AI 3D生成公司Cybever转型为Utopai Studios，获好莱坞人士投资，还推出两部AI影片计划。其00后掌舵者Cecilia Shen称要变革制作范式，解决AI视频模型瓶颈，解放创作者。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。