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对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
ICLR 2026｜首个微观世界模型MicroVerse来了，AI开始模拟看不见的世界
过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
今年6月Sapient Intelligence提出的HRM影响大模型推理结构，四个月后三星研究员Alexia Jolicoeur - Martineau推出TRM，700万参数模型在推理基准测试中超越参数多10000倍的模型，还介绍了TRM原理、改进及实验结果。
瓦卡奖AI视觉创意大赛·从人工智能专家跨文化对话到全球AI厂商的竞技
10月17 - 19日，第二届瓦卡奖AI视觉创意大赛在深圳举行。期间AI全球视觉工作坊汇聚专家探讨AI与艺术融合，竞技日集结全球AI视频厂商民间团队参赛。大赛还发布国内首部《AI视觉创意应用蓝皮书》。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
AIGCode宿文：我就是要自训练大模型，直接做「L5」| AI产品十人谈
AIGCode宿文坚信Coding是培育大模型的最佳场景，公司自训练66B基础模型，发布锡月大模型，开启AutoCoder内测。宿文认为AI Coding能解决代码供给问题，目标是实现AGI，虽面临诸多质疑，但他坚持直接做L5。
华为中科大联创大模型低比特量化算法，1‰数据实现昇腾无损压缩7倍
华为诺亚方舟实验室联合中科大提出CBQ后训练量化方案，仅用0.1%训练数据实现大模型7倍压缩，保留99%精度。该成果登ICLR 2025 Spotlight，已加入昇腾ModelSlim工具包。