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《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
中国模型打服硅谷：Airbnb联创CEO感叹又快又好又便宜！把ChatGPT合作都拒了
当OpenAI为ChatGPT造势时，中国模型凭实力圈粉老外。爱彼迎CEO称依赖阿里Qwen，因其又好又快又便宜；Kimi K2性能碾压闭源模型；DeepSeek创新成果获多方称赞，中国模型在全球AI竞赛中走出独特路径。
万亿思考模型新速度！蚂蚁开源Ring-2.5-1T：IMO金牌水平，强；混合线性架构，快！
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T，打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0，想做成可复用底座。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
刚刚，Claude两个新模型曝光！
开发者在Anthropic的API中发现Claude的两个新模型代号claude - marshmallow - eap和claude - melon - eap，目前处于内部测试阶段。社区有多种推测，且Anthropic命名风格改变，新模型或下月发布。
英伟达：RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。
MCP 丸辣？不不不，Agent 进生产都绕不开 MCP
文章指出 Agent 连接外部系统通常有直接 API 调用、CLI 及 MCP 三种方式，构建生产级 Agent 目前 MCP 更靠谱。分析各方式优劣，还介绍了 MCP 封装方法。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
吴恩达开源的OpenWorker，为什么「不 Work」了？
美国时间7月23日，吴恩达与Rohit Prasad发布开源桌面Agent OpenWorker。它把Agent工作流压缩成桌面应用，但上线一周暴露出多模型兼容、数据流向和权限控制等问题，反映出Agent赛道走向成熟产品的挑战。
黄仁勋率先开源量子AI大模型
英伟达推出全球首个开源量子AI模型家族NVIDIA Ising，含校准和纠错模型。它简化对复杂物理系统的理解，为量子纠错和校准提供高性能工具，有望加速量子系统实用化。