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腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
1分钟跑出数百预测！WeatherNext 2把短时预报带入小时级
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，能1分钟从同一初始场生成上百种未来，分辨率达1小时级，超上一代。它已接入Search等，重写天气预报逻辑，让预测从确定变多可能，还将改变气象体系。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ，其技术细节未完全开源，全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验，介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
腾讯开源全新动作迁移模型FlexiAct，人物 & 动物都支持
当前动作定制方法在应对多样化主体和场景时适应性差，清华与腾讯提出FlexiAct模型。它引入RefAdapter和FAE，能在空间结构差异大或跨域场景中精准适配动作，保持外观一致，表现优于其他方法。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
Stability AI前CEO惊人预测：人类智力价值归零，只剩1000天！
Stability AI前CEO Emad Mostaque在节目中称，未来1000天AI将重塑经济结构，人类劳动价值或归零甚至为负。他提出「MIND框架」衡量经济，指出当前处于智能反转阶段，还探讨应对之策。
AAAI｜东方理工陈云天等：教会视频扩散模型“理解科学现象”，从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。