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杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，一上线便引发关注。今日凌晨，杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 一系列问题，还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
投85份简历0 Offer！CS研究生心态崩了，亲历20年最猛裁员潮
今年美国裁员破百万，十月裁员规模创2003年来同期新高，AI成背后推手。一机器学习研究生狂投85份简历无果，微软等巨头也加入裁员潮，却仍能实现收益递增，出现“无就业增长的繁荣”。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
当搜索遇见 AIGC：京东零售的“千人千面”素材生成实践
在 AIGC 浪潮下，视觉生成技术重构电商生态。京东零售李岩介绍“千人千面”商品素材生成技术链路，包括关键模型及实现框架，还发布焕新版京点点平台并预告新能力，推动电商个性化变革。
AI首胜人类博士，顶会论文秒变代码！港大90后开源刷爆8k星
香港大学黄超团队开源的DeepCode，能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先，首超人类专家，还优于现有AI Coding。它有三大核心能力，采用三阶段框架实现代码自动转换。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
3B Image Captioning小钢炮重磅来袭，性能比肩Qwen2.5-VL-72B
文章推荐Dense Image Captioning新技术CapRL，它首次将DeepSeek - R1强化学习法用于image captioning，创新定义reward。训练的CapRL - 3B模型性能比肩Qwen2.5 - VL - 72B，解决了reward设计难题，已开源相关内容。
斩获7.4K标星！NotebookLM的终极开源平替，私有化多模态播客一键生成！
Google的Notebook LM虽能上传资料一键生成播客总结，但有数据隐私等问题。近期GitHub上的Open Notebook获7.4K标星，它复制并超越前者功能，强调数据主权，有多项亮点且部署灵活。