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AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
AI 真能看懂物理世界吗？FysicsWorld：填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变，目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准，可评测模型多能力，还提出 CMCS 策略，为全模态智能发展提供指引。
AI研发新范式：基于技术方案全链路生成代码
文章指出过往代码补全方式存在局限，腾讯广告审核团队探索新AI开发范式。介绍业界AWS、Lovable范式，阐述审核团队实践范式，含定义、技术选型、过程标准化等，还提及进展、困难与未来展望。
如何选择合适的 Diskless Kafka
随着企业将 Kafka 迁移至云原生架构，Diskless Kafka 成趋势。本文剖析其兴起原因，重点探讨开源的 AutoMQ 方案，还对比基于 Leader 与无 Leader 两种架构在多维度的差异，助您选合适 Kafka 方案。
MV导演诞生！上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架，结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型，解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频，以MV导演模块统筹，还解决长视频连贯性等问题，性能优于同类模型。
Karpathy新思考：别把AI当动物，它们是全新的智能物种
Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点，认为人们用错误框架理解AI，对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等，强调优化目标决定智能形态，指出应按其机制对待AI。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
文章介绍阿里云魔笔AI Chat Builder，它能将AI对话变可交互界面。对比现有AI应用开发方式，阐述其综合优势，还介绍核心能力、搭建方法、多端发布等，未来将打磨能力并推新功能。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。