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Anthropic祭出大模型“读脑”杀手锏：LLM决策过程全给你扒开看
Anthropic宣布开源电路追踪工具，可追踪LLM神经元，通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端，并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。
小模型推理极限在哪里？微博开源3B小模型，比肩顶级闭源
微博新开源的VibeThinker - 3B小模型，将特定能力维度性能推向极限。它在数学竞赛、编程等可验证推理基准上表现优异，成绩直逼顶尖大模型。其训练流程层层叠加，还提出参数压缩 - 覆盖假说。
安全垂类小模型效果能超过大模型？看看以色列Novee的效果
跟踪AI渗透测试等开源应用发现，通用大模型成本高、功能受限。以色列Novee融资5150万美元并发布4B小模型，测试效果超Claude 4 Sonnet。其靠两阶段训练和浏览器反馈提升能力，有投资说明有价值。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
翁荔创业大模型首秀！告别“120亿美元估值0模型”
Thinking Machines Lab发布首个模型TML - Interaction - Small，联合创始人翁荔演示。该模型让实时交互成原生能力，响应延迟比GPT - realtime - 2.0快4倍，解决了多数AI“回合制”问题，还介绍了实现机制和公司过往情况。
AGI真方向？谷歌证明：智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。
ACL2025 | 代码助手火了，但安全吗？所有模型评估结果都很扎心
近期，GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火，效率显著提升，但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型，结果不佳，论文还给出优化方向，呼吁代码上线前严格测试。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。