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ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
GLM-4.7-Flash无审查版发布：30B MoE模型，仅3B激活参数
GLM-4.7-Flash无审查版由HauhauCS发布，基于原版移除审查机制。采用30B - A3B混合专家架构，总参数量31B，每次前向传播仅激活约3B参数，推理快，支持200K上下文长度，有两种变体和四种量化版本。
五源刘凯：喧嚣只是表象，AI创业才刚刚开始｜5Y View
五源合伙人刘凯在圆桌会上谈AI创业现状。他认为AI正从集中走向开放，创业者主动权增大。还提及投资AI项目的判断标准，指出ARR在C端产品失去参考价值，不同类型项目评估方式有别，且认为当下AI创业才起步。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案！
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案，传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳，中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机，提出‘分步检查法’提升模型表现，实验表明准确率最高提升13%等。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
究竟会花落谁家？DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。
超级麦吉：职场人 Vibe Working 的开源 LLM OS
文章介绍了开源项目超级麦吉，它是为职场人打造的 LLM OS，采用三层结构设计，有专业功能和完整产品矩阵。与闭源软件对比，其开源诚意足，虽有颜色和邀请码机制等小问题，但助力职场人向 Vibe Worker 转型。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩，但在MRCR（4 - needle）测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型，应用Lightning Attention机制，开源了40K和80K两个版本。
每天审200个PR、每月3000个Issue？智能体开始并行写代码，人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。