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14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
Claude Opus 4.7来了，公开模型里的SOTA！不过用起来GPT味好浓
Anthropic推出Claude Opus 4.7，虽有像GPT的争议，但在多方面表现出色。它在高级软件工程、视觉能力等四大方向升级，且具备防护措施和记忆增强。全平台开放，与Opus 4.6同价，使用有注意事项。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
Nano Banana Pro 一键极速分镜
Nano Banana Pro能通过一个提示生成叙事型九宫格分镜，用户可构思故事或修改已有故事，还能放大分镜、提示AI修改，该流程极大提升视觉叙事速度，文中还给出提示词示例及任务要求。
4倍速吊打Cursor新模型！英伟达数千GB200堆出的SWE-1.5，圆了Devin的梦！实测被曝性能“滑铁卢”？
Cognition推出全新AI编码模型SWE-1.5，专为软件工程任务设计，运行速度快，在基准测试中成绩良好。它基于GB200芯片训练，有定制编码环境，开发有新战略，还与Cursor新模型Composer对比引发关注。
AI看不到的爱心，成了最棒的AI检测器。
作者以漂浮爱心图检测AI，Gemini 2.5 Pro、GPT - 5等模型均失败。又用噪点鹿视频测试，AI准确率为0%。原因是AI是空间王者、时间瞎子，无“共同命运法则”视觉系统，存在时间盲视。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。