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刚刚，GPT-5 横扫编程奥林匹克，5 小时打穿 12 题！人类最强队伍只能做出11道
2025年国际大学编程竞赛世界总决赛（ICPC）上，GPT - 5和OpenAI实验推理模型5小时解完12道题，超越人类最强队伍。Google DeepMind的Gemini 2.5 Deep Think获10/12。此成绩展示推理系统惊人进步。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
一句“吴恩达说的”，就能让GPT-4o mini言听计从
宾夕法尼亚大学研究者发现，用恭维、同侪暗示等心理话术，能让GPT - 4o Mini突破安全底线。实验基于七大说服技巧，证明人类心理学原则可迁移至LLM。不过，此漏洞或被利用，已有团队尝试应对。
OpenAI与Anthropic罕见合作：竞争对手联手测试AI安全
OpenAI和Anthropic完成联合评估，用内部工具测对方模型并公开结果。测试覆盖指令层级、越狱等四大领域，还发现不少细节和道德困境情况。此次合作意义重大，为行业树立安全合作先例。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！
作者发现很多人构建 AI 智能体常半途而废，给出实战路径：先挑极小明确问题，选基础大模型，决定交互方式，搭建骨架工作流，谨慎加记忆功能，配能用界面，小步快跑迭代，控制好范围。
CAG又回来了，这次它带着RAG！
文章对比CAG和RAG，指出CAG虽解决RAG部分痛点，但有根本限制，对海量变化知识库，RAG不可替代。Aurimas将二者结合做「动态混合层」效果好，还给出实施架构和关键点。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
The Batch: 864 | GLM-4.5：一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣，中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型，在推理、编程等基准测试中表现出色，还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。