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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。
必须得让AI明白，有些不该碰的东西别碰（doge）
近期类o3模型在视觉推理任务表现优异，但陷入‘盲目用工具’状态。港中文MMLab等团队提出AdaTooler-V模型，具备自适应工具使用能力，还引入指标、算法，构建数据集，在多基准测评中优势明显。
谷歌神秘模型Kingfall泄漏！
近日，谷歌AI模型Kingfall在AI Studio平台短暂开放后意外曝光。它具备多模态处理能力，上下文窗口6.5万个token，有两种模式。生成SVG矢量图能力超Claude 4，身份猜测不断。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
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。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
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。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题，研究团队提出 LOGICSCORE 框架，从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM，发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题，还分析典型逻辑错误。