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LLM助力突破尘封60年数学猜想！北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架，聚焦 Gilbert - Pollak 猜想，将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录，工作已被 ICML 2026 接收，代码和证明均已开源。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
与DeepSeek-OCR不谋而合，NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架，为大语言模型长文本推理提供视觉方案，与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读，有快 - 慢路径协作，在多任务表现优，还让模型‘用眼看文字’，优势明显。
Glyph：文本转图片解决长上下文困境，智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
下一代AI需要「思想微积分」！华人团队重磅揭秘，AI方法论三连发
来自美国两所大学的华人团队发布「AI方法论三部曲」，提出「能力实现率（CRR）」模型、「认知几何学」框架，指出处于AI的「元语言时刻」，未来迈向「思想微积分」时代，从多维度构建理解AI的世界观。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核，性能比人类专家优化得还要好！翻倍碾压原生PyTorch，华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的，在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码，还使用多分支探索模式。
CAI+DeepSeek渗透测试情况及扩展分析
文章对CAI+DeepSeek进行渗透测试。介绍CAI安装，在kali按Ubuntu指令装，使用界面友好。测试中CAI执行指令彻底灵活，扫描分析到位。还提及CAI多种能力，称其作为开源框架全面细致，值得研究。
AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口「很小」
OpenAI首席研究官Mark Chen称AGI即将到来，模型能自主研究。他反对‘预训练已死’，认为Scaling曲线未到头。还提出‘Vibe Researcher’概念，不过通往AGI有评测和持续学习等问题待解决。