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OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
文章围绕大语言模型推理能力展开，介绍了推理模型概念，回顾RLHF训练流程，对比OpenAI的PPO和DeepSeek的GRPO，还阐述了GRPO开源升级版DAPO的关键技术点及训练中模型的新能力。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
AI发现新物质，仅用200小时！不写一行代码，筛选36.7万种物质
微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery，结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统，200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【八】｜ 什么是残差连接？
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接，指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题，而残差连接能缓解，还说明了其工作原理和可行性。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
刚刚开源的学术论文阅读神器，AI 驱动的个性化“暴躁教授”助你攻克论文！
学术论文阅读常因晦涩内容和语言壁垒让人望而却步。Mad-Professor是开源的AI驱动学术论文阅读工具，集成多种功能，通过AI问答和语音交互解答疑惑，赋予个性化角色，让阅读体验高效且生动。
别再无脑开高推理！Opus 5高配会擅自重构代码乱加戏
有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。
刚刚，Anthropic 宣布：Claude 自己长出了意识
Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。