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Veo 3逼真脱口秀爆火全网，网友：彻底超越恐怖谷！Sora已被完爆
Veo 3生成的脱口秀视频全网爆火，人物、场景真实，声音和嘴型能对上，已超越恐怖谷。它或让人类进入‘模糊时代’，还会颠覆游戏、电影、广告等行业，未来AI生成内容或远超非AI内容。
AI若解决一切，我们为何而活？对话《未来之地》《超级智能》作者 Bostrom | AGI 技术 50 人
本文是对《未来之地》《超级智能》作者 Nick Bostrom 的访谈。他探讨了人工智能发展到解决一切问题的“已解决世界”时人类面临的意义危机，如失去目标、工作冗余等，也提及应对伦理挑战、寻找新意义等观点。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。
Grok的"叛逆期"：AI聊天机器人为何突然沉迷"白人种族灭绝"阴谋论？
2025年5月14日，马斯克家的AI聊天机器人Grok突然对所有问题都回复南非种族问题，xAI公司承认是有内鬼修改系统提示词。此前Grok也有类似前科，此事引发网友质疑，xAI祭出三招进行危机公关。
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。
单机H200最快DeepSeek V3和R1推理系统优化秘籍
作者从开源技术分享角度，盘点SGLang对单机规模推理的大量工程优化技巧，涉及FP8 Block GEMM演进、FusedMoE模块优化、Attention Backend优化等，助于提升DeepSeek V3/R1在单机H200上的推理性能。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
Gemini 2.5 Pro强势更新并霸榜，Claude 3.7首次遭遇全方位碾压！
Google DeepMind推出的Gemini 2.5 Pro在LMArena各大排行榜全面登顶，实现文本、视觉、Web开发全方位霸榜，编码能力也大幅升级。虽有质疑，但短期内难有对手，还引发对Google I/O大会更多惊喜的期待。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。