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LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
Claude Opus 4.7连夜突袭：或将抢走全球7亿打工人饭碗！
Anthropic正式发布Claude Opus 4.7，定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流，视觉能力大幅提升，在多方面超越对手，普通用户使用有三大变化。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。
小模型，大能量！200美金的GPT Pro竟然输给了它？
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite，它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事，速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色，核心突破在于主动图像操作与深度推理。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
Cyber天花板被打穿！AISI实测Mythos能力正以4.5月翻倍速冲向ASI
英国AI安全研究所（AISI）实测Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT - 5.5，发现其网络攻防能力4.5个月就能翻倍，加速冲向ASI。Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中表现出色，瓶颈在于Token而非智力。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
万物皆可AI的时代？Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台
Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台，核心是Cortex - A320 CPU和Ethos - U85 NPU，能让小设备本地运行超10亿参数AI模型。边缘AI市场增长快，Arm转型切入，平台软硬结合优势明显，还有豪华朋友圈支持。