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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。

百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL，有3B、8B和70B三个版本，在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强，OCR和教育场景表现突出，跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优，模型训练方法创新。

LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。

随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。

北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。

Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。

Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。

李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas，可原生处理多类型数据，有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点，以及 World Labs 收购、融资等情况。

在SNS内容爆炸式增长的当下，传统SFT训练方法有局限。小红书NLP团队推出RedOne 2.0社交大模型，采用以RL为核心的三阶段渐进式训练方法，实验显示其性能优异，还能转化商业价值。

国产世界模型玩家获突破，VLA模型性能涨300%，90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架，在多方面优化，经对比性能领先，还验证其生成数据对具身任务的提升作用。