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别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
Mistral 为 Le Chat 新增远程智能体与 Work 模式
Mistral发布1280亿参数的Mistral Medium 3.5模型，在Vibe和Le Chat引入云端智能体能力，还在Le Chat新增Work模式。新模型可自托管，支持长上下文窗口。社区反馈积极，开发者认可，也有人嫌定价贵。
太空算力排队到2030年，这家初创公司不等了：自己造火箭把数据中心送上天
5月11日，太空基础设施Cowboy Space完成2.75亿美元B轮融资，估值达20亿美元。其创始人Baiju Bhatt计划自造火箭，将上面级改造为在轨数据中心。但造火箭门槛高，轨道数据中心面临经济、延迟等难题。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
腾讯开源Cube Sandbox：60毫秒冷启动的AI沙盒运行时
Harness设计中沙箱是重点难点，传统方案在安全与性能间妥协。腾讯开源Cube Sandbox，用RustVMM重构虚拟化层，冷启动60毫秒，单实例5MB内存开销，有真内核隔离等优势，开源版本含网络隔离组件。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
顶尖技术+标准产品+创新模式+可靠服务，打造大模型商业落地中国范式 | 卓世科技@MEET2026
在大模型参数竞赛白热化的当下，焦点转向模型如何在行业存活、产生价值。卓世科技合伙人赵策在MEET2026大会提出，大模型下一场竞争在模型、终端、数据与业务流闭环，该司据此在多领域落地应用。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定，难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计，用TPP并行推理策略和RSFM机制等，5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。