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吴恩达年终总结：2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出，今年推理模型性能提升但有成本，AI人才争夺激烈、薪酬高，数据中心建设投入大，智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金！上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
GPT-5终于来了！在惊喜不多的时代，它是否值得我们的等待？｜甲子光年
北京时间8月8日凌晨1点，OpenAI正式发布新模型GPT-5。它是目前最强通用模型，在多方面全面进化，将成ChatGPT默认模型。不过它虽有进步，但未掀起革命，GPT系列或难有飞跃，而OpenAI仍规划了未来发展。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
颠覆搜索引擎，下一代Agentic Deep Research！12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下，12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research，它由大模型驱动，可自动规划检索路径等，或颠覆传统搜索范式，且有基准成绩和TTS Law支撑，开源生态也在聚焦。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。