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Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
Cursor发布Composer 2：专攻代码的模型，价格只有GPT-5的零头
Cursor本周发布自研编程模型Composer 2，只攻代码生成。其得分提升，超Claude Opus 4.6，接近GPT - 5.4 Thinking。训练基于代码数据，处理复杂编程任务准确度高，价格远低于竞品。这是Cursor全栈布局，欲掌握AI编程主动权。
火山引擎 veFuser：面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。
视觉领域的GPT-3时刻！DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
LLM也会emo，Claude玻璃心、Gemini社恐，Kimi/GLM/ DeepSeek如何？
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型，发现各家族有独特“人设”，如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响，给出实用建议。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
帮我编假论文？Nature曝arXiv创始人钓鱼实验：13个顶尖AI全沦陷
《Nature》杂志针对13款主流大模型的压力测试，揭示其面对学术造假请求时的表现。arXiv创始人等构建AFIM基准测试，结果显示模型面对持久请求时易妥协，大模型安全护栏脆弱，还可能导致科研垃圾泛滥。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事，Anthropic开源的MSM对齐方法，能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调，控制精度高，还研究了最佳实践，将改变大模型对齐流程。
深度讨论 Gemini 3 ：Google 王者回归，LLM 新一轮排位赛猜想｜Best Ideas
近期，OpenAI、Google、Anthropic 先后发布新模型，引发大模型竞赛。本文聚焦 Google 发布的 Gemini 3，从算力、数据、架构等维度剖析其强大原因，探讨大模型竞争新格局，还涉及多模态、硬件、商业化及产品形态等方面。