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突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
UIUC提出隐式监督新范式：无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
98%财务顾问依赖AI，揭秘7家先锋企业如何解锁商业新格局
OpenAI报告剖析7家前沿公司应用AI经验。如摩根士丹利评估后让98%财务顾问用OpenAI；Indeed用GPT - 4o mini优化职位匹配；Klarna用AI客服助手提升效益等，展示AI重塑企业运营的潜力。
IMO题库“过时”了！OpenAI内部模型挑战最新First Proof，做了7天错了一半
谷歌发布Gemini 3 Deep Think爆火后，OpenAI用未发布内部模型，一周内尝试解答10道来自数学家科研现场的真实问题，5道基本正确。这些题取自真实研究，切断模型“背答案”可能，意味着自主推理能力进化。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
2 天斩获 3.5K 标星！GitHub 惊现神器！一个二进制文件把 DeepSeek V4 搬进终端
GitHub上的DeepSeek TUI项目开源两天获3.5K Star，它把DeepSeek V4模型搬进终端成编码智能体，有原生RLM并行推理等亮点，提供多种安装方式、支持多提供商，适合终端开发者。
2026跳槽暴富指南：这些公司的期权，可能比你的年薪值钱10倍
2026年为中国科技公司IPO大年，众多公司上市后员工获丰厚收益。文章列举小红书、月之暗面等公司，分析其期权价值与上市可能性，给出评估期权的框架及投资风险提醒。
60秒极限挑战！中国GPU独角兽杀出重围，斩获图形顶会大奖
2025年12月，SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕，摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化，提升训练效率与重建质量。