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R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
比尔盖茨女儿也AI创业了！时尚电商，刚被塞了800万美元投资
比尔·盖茨小女儿菲比·盖茨创立AI时尚初创公司Phia，获800万美元种子轮融资，股东有海莉·比伯等名人。其AI购物助手Phia上线不到半年积累超60万用户，能帮用户低价购物。
开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
CVPR2025｜MCA-Ctrl：多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl，利用扩散模型内部知识，结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优，解决了现有技术瓶颈。
首次曝光！OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构：用计算深度换参数规模
9月2日消息，OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术，用较小模型实现庞大模型性能，降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读，加重安全担忧，此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
马斯克要自己做「英伟达+台积电」！宇宙芯片宏图开工，算力产能扩5000%
马斯克宣布启动史上最大规模芯片计划Terafab，目标是每年生产超1太瓦算力，80%部署至太空。该计划将芯片设计到制造整合，为机器人、AI和太空数据中心造芯片，不过暂无具体时间线。
GPT-5.2改写粒子物理教科书！人类手算32项算不出，AI一行公式搞定
OpenAI与多校研究者发布预印本论文，GPT - 5.2 Pro猜出关键公式，后被OpenAI内部模型证明。它推翻粒子物理教科书结论，指出单负树图振幅在特定条件下不为零，这是其在基础科学第三个公开贡献案例。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。