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东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
每周产业洞察 | 从史努比交易看AI时代：手握存量IP的巨头如何开辟新路径
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区东坝乡，是朝阳区推动影视制作基地建设的举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家生态伙伴。首创郎园拓展服务边界，项目多地布局。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
扎克伯格炮轰苹果缺乏创新，并千万美金年薪狂招AI 人才
Meta为组建「超级智能」团队，开出超1000万美元年薪，扎克伯格亲自下场。还计划148亿美元收购Scale AI 49%股权。此外，扎克伯格炮轰苹果缺乏创新，业界对此看法不一。
当面试官说「回去等通知」时，他们到底在等什么？
Chip Huyen的开源书《Machine Learning Interviews》被热议，其用200+道题拆解机器学习面试真相，指出多数人挂在三环节。书还摊开不同岗位考察点，建议关注解题路径，还给出资源指路。
硅谷AI圈变天！OpenAI弃微软转投谷歌，LeCun被边缘小扎组队血战复仇
OpenAI抛弃微软，与谷歌达成云服务协议，重塑AI竞争格局。Meta的Llama 4表现不佳，扎克伯格亲自组队50人，斥资150亿收购Scale AI，誓要做出AGI，硅谷AI圈风云骤变。
ChatGPT长了手脚，AI不再是副驾，直接抢过方向盘
OpenAI昨夜发布ChatGPT智能体，它整合网站交互、信息整合、对话交互三项能力，能智能选最优路径完成任务。在多项评估中表现领先，还有多重安全措施。今日向部分用户开放。