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Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
2027年实现AGI？计算物理学家怒怼：纯属无稽之谈！
知名博主Scott Alexander领衔的项目称AI将在2027年达超人智能。但计算物理学家经研究指出，该预测模型漏洞百出，如数学错误、曲线选择无依据、图表与模型不符等，即便新模型改进部分问题，多数批判仍成立。
2025 年 AI 编程趋势：智能体 10 倍生产率放大下的“粪围”蔓延
文章指出 2025 年是体系化跃迁起点，AI 编程工具不断升级。AI 代理能力超代码补全，编程从‘代码直生’转向‘计划先行’，自动验证增强，还有异步化、团队协作等趋势。但 AI 重构有问题，还会放大技术债。
DeepSeek-R2为什么还没发？
全网期待的DeepSeek - R2再次被曝推迟。The Information称因CEO不满其表现，且可能因缺英伟达H20芯片致研发慢。回顾其“难产”过程，网友看法不一，有人认为延迟值得，有人推测要等V4。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
NVIDIA发布最强开源模型，效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型，有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等，运行效率还更高。有“动态推理开关”功能，代码数据全公开，或引发AI推理效率革命。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
影身智能完成多轮融资，用原生3D数据重新定义机器人认知｜甲子光年
影身智能已连续完成多轮融资，累计近亿元。其以‘原生3D动态世界模型’为核心技术，采用与市场不同的‘升维’思路，用自研的‘影身360’系统采集3D数据，还落地柔性智造行业，目标是打造通用人工智能产品。
静态稀疏已死：Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题，先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏，后重点阐述全新的Flux Attention，它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由，解决了算法与硬件的矛盾，在多方面实现突破。
清华开源教育龙虾，沉浸式互动课堂，运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂，运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件，多智能体协作，还支持多种大模型，已获学生积极反馈。