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苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
Ilya罕见发声：大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称，AI正从「规模时代」走向「科研时代」，主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题，给出独特见解。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
在失败中进化？UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文，剖析LLM智能体失败机制，提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型，构建错误分析体系、数据集，实验显示该框架效果显著，为AI可靠性提供方案。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
Sora2甚至可以预测ChatGPT的输出
Sora2表现太卷，能预测ChatGPT输出，模拟交互还能渲染HTML，懂代码也懂物理，能体现玻璃折射现象，还能精准还原游戏支线任务关键要素，或基于LLM训练。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
「只参与，不参赛」奖牌数却仅次于宇树，这个幕后玩家如何做到的？
2025年世界人形机器人运动会，宇树科技获奖最多，没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径，重产品与生态，技术应用于多场景，有望成行业‘苹果’。
2025全球大模型应用报告：红海混战「忠诚度」瓦解，用户脚踏4.7条船！
2025年上半年大模型从技术走向生产，45%企业将其用于生产环境。用户付费方式多样，使用面临知识不足、成本高的挑战。市场红海竞争，用户平均用4.7家大模型，国产模型出海需借第三国。