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AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
马斯克终于成『AI No.1』，6大案例看实力与水分
马斯克发布Grok 4，宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单，但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试，展现其在各方面的表现，如编码、数学、图像等，还提到了API速度和价格。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战，快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术，分享在快手短视频社区的落地应用，还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
Claude Sonnet 5 上线一日差评刷屏：打不过千问和 Minimax，性价比全面翻车
Claude Sonnet 5发布一天差评多。虽官方定位高，有能力亮点，但在中文测评中性价比低，测试成本高，且Max推理模式易过度思考。还因过度保守失去实用价值，其表现取决于使用场景和预算。