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10B超越Gemini-2.5-Pro！阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。
IMO 主席正式宣布：Google DeepMind在国际数学奥赛拿下金牌！
Google DeepMind的Gemini Deep Think模型在2025年IMO竞赛获金牌水平成绩。虽比OpenAI公布晚，但实现用自然语言解题质的飞跃。它采用增强推理模式，成绩经官方认证，后续将向用户开放。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？｜甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
3B模型性能小钢炮，“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。