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政策“开闸”之后：我们该如何看待这波半导体IPO热潮？｜甲子光年
近期国产半导体项目IPO速度加快，政策为产业打通资本血脉。本文以屹唐、摩尔、沐曦为例剖析热潮内核，指出企业有技术依赖、财务亏损等问题，IPO后还面临估值高、技术泡沫、地缘政治风险。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等：几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。
扎克伯格看OpenAI直播挖人，北大校友孙之清加入Meta
本周五，前OpenAI研究科学家Hyung Won Chung晒照，显示他、孙之清与Jason Wei已加入Meta新成立的超级智能实验室。孙之清曾是ChatGPT Agent核心开发者，还和山姆・奥特曼直播发布该产品，一个月后跳槽。
王兴兴稚晖君抢第一
人形机器人行业风口正盛，宇树科技与智元机器人进入上市冲刺阶段，展开“人形机器人第一股”争夺。背后是王兴兴、稚晖君两位90后创业者的较量，双方在产品、融资、上市节奏等方面竞争激烈。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
DeepSeek-V4-Flash正式版发布并开源，全面超越V4-Pro预览版
DeepSeek-V4-Flash正式版发布并开源，这一304B轻量级模型经后训练，性能远超V4-Pro预览版，与Claude Opus-4.8接近。模型权重开源后上Huggingface趋势榜第二，性价比高，实测表现佳。