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极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
VC、品牌顾问、编剧，正在批量把自己做成AI
AI发展中普通人使用门槛抬高，供需错配。5月19日袋袋（Profy）上线，专家说出经验就能封装成“数字专家”。它有四层能力和独特架构设计，让判断力独立流通，赋能普通用户。
“龙虾”也需要看病？一张旧病历，引出三个新确诊
本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇，以OpenClaw项目为例，介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞，还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性，4月底悟空Agent将开放试用。
AI开始“动手”了，全世界第一个带头的是阿里千问
阿里千问App上线400多项新功能，依托Qwen模型和阿里生态，在全新Agent架构下提升AI能力。它能在购物、旅游、办公等场景帮用户办事，使AI具备现实世界落地能力，推动人机交互跃迁。
GLM4.5实测：审美不如R1，全栈还不大可用，别急冲
7月29日智谱开源GLM - 4.5。作者实测发现其在UI设计审美不如R1，生成卡片表现不一，Coding能力勉强及格，全栈代码生成未达可用阈值，存在无多模态能力、上下文窗口短等问题，目前还别急着冲。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
15个前沿大模型，100个职业场景：谁才是最强AI打工人？
通义千问与港中文联合发布OccuBench，用语言世界模型评测AI Agent职业能力。评测15个前沿模型，发现无全能选手，隐式故障难处理，Scaling定律有效，做Agent和环境模拟器能力不同，还给出具体案例。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。