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阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
前百川智能联创焦可新创业公司曝光，新项目已上线 App Store
前百川智能联创焦可新创业公司曝光，其推出的AI语音产品“来福”已上线App Store。该产品定位AI语音电台应用，探索声音交互场景，目前仅邀测。国内大厂未推专注AI播客独立产品。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。
GPU 开始伸手进算法了：摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
GPT-5≈o3.1！OpenAI首次详解思考机制：RL+预训练才是AGI正道
OpenAI研究副总裁Jerry Tworek在播客访谈中称，GPT-5类似o3.1。他详解模型推理过程，强调RL+预训练是AGI正道，肯定DeepSeek的GRPO算法，还分享自身经历及OpenAI工作结构。
Demo的高估值时代结束了，具身智能开始按生产力重新算账
WAIC后具身智能进入冷静期，融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’，如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型，还给出衡量企业的四把尺子，并以酷哇科技为例说明。
Karpathy提的“软件3.0”已过时，交互即智能才是未来 | 上交大&创智刘鹏飞
上海交通大学刘鹏飞团队认为，2024年9月后，大神Karpathy提出的“软件3.0”已过时，“软件3.5”应运而生。其核心是“交互即智能”，在自然语言易用性基础上实现人机交互认知层面突破。