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反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
LangChain CEO 再聊 Agent：chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来
LangChain CEO Harrison Chase 和企业 Agent 平台 Dust 的 CEO Stanislas Polu 在播客中探讨 Agent 发展。他们认为 Agent 是光谱，Agentic 程度更重要；chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来；还谈及多智能体系统及 AI 创业等话题。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
小扎狂砸3亿美金薪酬包！奥特曼放狠话：传教士终将打败雇佣兵
新智元报道，Meta挖走近十位OpenAI研究员，小扎砸3亿美金薪酬包。奥特曼内部喊话“传教士将打败雇佣兵”，抨击Meta挖人，还暗示评估薪酬方案。当前硅谷AI抢人大战白热化，人才薪酬暴涨。
《DeepSeek掘金》背后的故事——从行业寒冬到AI春潮，用腾讯IMA知识库重构价值
本文讲述《DeepSeek掘金》成书背后的故事。从行业寒冬到AI春潮，编委们因DeepSeek迎来职业转机。面对出版市场乱象，用腾讯IMA知识库完成创作，还打造四位一体学习方案，致敬梁文锋与DeepSeek理想主义。
昨夜，全球AI 集体宕机！
昨夜全球互联网大崩溃，谷歌云服务故障致13项服务崩溃，AI服务全军覆没，OpenAI也受影响，三大云巨头同时宕机，连锁反应使多平台瘫痪。事件暴露互联网脆弱性，给人们敲响警钟。
我去，还能这么玩？AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是 Nanonets 开源项目，为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具，适用于多种文档类型，支持字段与表格识别。它零 OCR 误差小、可本地部署，还能灵活接入模型。