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大语言模型高考数学拿高分靠强化学习，那文科考高分得靠什么？
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
用AI把一段视频变成可视化网页，Google的新模型又卷飞了。
Google将Gemini 2.5 Pro更新为05 - 06版，此版代码能力在WebDev Arena盲测竞技场登顶，还提升视频理解能力，可将视频变成可视化网页，虽产品有不足，但模型进步值得肯定。
奥特曼：假如给我一千倍算力，我会这样做
奥特曼在最新访谈展望下一代模型，认为完美AI是有超人推理能力等的微型模型。理想AGI能自主发现新科学，使全球科学发现提速。他还回应算力假设，为企业指明投入资源方向。
正交化之外是什么？微软等提出ARO优化器：训练提速1/3，揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文，提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则，能让大模型训练提速约 1/3，比 Muon 高效 10% - 15%，还能全模型优化，揭示了矩阵优化新方向。
豆包 AI 编程：一句话写赛博鱼缸，动嘴皮改富士滤镜
豆包发布全新模型 1.6 后，AI 编程更新，基于此模型在评测集位列第一梯队。它实现低门槛+可用性，能一句话生成网站、工具，还可可视化编辑，目标是让普通人能做产品。
社区供稿 | 开源SOTA：阶跃发布端到端语音大模型Step-Audio 2 mini！
阶跃星辰发布最强开源端到端语音大模型 Step - Audio 2 mini，在多个国际基准测试集获 SOTA 成绩。它统一建模语音理解等，率先支持语音原生 Tool Calling 能力，架构创新，案例展示其多方面强大能力。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。