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大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM，首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集，引入MDA理论，提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
GPT-5都救不了的AI幻觉，原来问题不在模型，在“考卷”
OpenAI研究指出AI产生幻觉的根本原因是评估和激励机制有问题。现有训练和评估流程奖励‘猜测’，导致模型易产生幻觉。研究还给出解决方案，要更新‘考试规则’，让模型适当表达不确定。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。
Karpathy组建大模型「议会」，GPT-5.1、Gemini 3 Pro等化身最强智囊团
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy发推称养成用LLM阅读习惯，还做了个新项目，让四个最新大模型组成LLM议会当智囊团。项目是Web应用，提问后多模型处理，有互评和投票机制，已开源。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。
因为GPT-5，这群人决定在Reddit上起义。
OpenAI上线GPT - 5时下架旧模型，引发用户不满。在Reddit等社区，用户掀起“还我GPT - 4o”运动，大媒体跟进。奥特曼改口，GPT - 4o回归部分付费用户，免费用户需充值。开发者与用户存在认知鸿沟。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。