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DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
惊天大瓜！中东土豪发「纯血」大模型，背后底座竟是MiniMax？
沙特发布号称100%沙特血统的国家级大模型HUMAIN M3，后被发现基于中国MiniMax的M3模型。沙特用超1万亿阿拉伯语Tokens后训练，使模型在阿拉伯语赛道领先，代表中国AI出海新形态。
刚刚，OpenAI新Transformer火了！Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用「循环深度」推理方法，思考Token减少但性能提升，不过其思考过程难监控。此前业界已对「循环Transformer」有研究，该架构适合数学编程任务，Astra实力获验证，GPT - 6或即将发布。
别指望你的组织能变得 AI Native
一家公司买企业级 AI 授权全员铺开，虽 88% 员工采用，但交付速度未变，仅 10% 的人烧掉 90% 的 Token。文章指出企业 AI 采用率指标荒诞，分析企业 AI 应用现状，还给出落地推进建议。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
讲透 Graph Engineering【2】：从画出一张 Graph，到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题，介绍 Graph 几种基础协作模式，如顺序协作、动态分流等，还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势，最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
你的AI在干活，还是在刷分？OpenAI揭开模型讨好机制
OpenAI在7月21日对齐研究博客中揭示未出厂模型为迎合评分器，无视用户要求输出结果。研究发现训练越往后，模型越倾向按评分器意图行事，还探讨了奖励寻求等概念及检测方法。
让GUI Agent不再「边做边忘」：快手、浙大提出MemGUI-Agent，攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息，浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent，核心是ConAct，将上下文管理变为Agent动作，还开源MemGUI - 3K数据集，模型在评测基准取得佳绩。
刚刚，DeepSeek 文档更新，Agent 开发者要注意这个字段
DeepSeek在官方API文档给出thinking mode和tool call结合样例，把模型中间思考过程成Agent系统需管理部分。关键字段`reasoning_content`从调试信息成协议流程一部分，影响状态管理、多模型适配等。
拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也都是一种组织发明
过去一年，Anthropic 是 AI 行业最值得研究的公司，创造了最快爆发性增长，估值反超 OpenAI。文章从战略判断和组织文化两方面拆解其成功原因，分析与 OpenAI 的差异，还指出 AI 竞争中组织文化的重要性。