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华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。
开启 AI 自主进化时代，普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体，GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。
英伟达发现RL Scaling！创造力暴涨，做基座模型做不了的事！
过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。
Anthropic CEO：人的幻觉比AI 更多！这是真的吗？
Anthropic公司CEO称AI幻觉比人类少，创业公司ColdIQ联合创始人Alex Vacca用虚构故事喂给ChatGPT、Claude和Gemini，测试它们识破谎言的能力，实验结果显示各模型表现不同，AI幻觉短期内难消失。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。
「AI大咖谈」顶尖量化机构Quant谈"算法工程师"转量化方向的可能性与优劣势
文章是对顶尖量化机构量化研究员的匿名访谈，探讨算法工程师转量化方向的可能性与优劣势，涉及收入、考核、压力、技能差距等方面，还提及量化岗位分类、市场环境及对机器学习的依赖程度。
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。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
AI开始改进“改进自己的方法”，RSI进入平方时代丨MetaRSI
本文介绍CosmosMind联合十余家海内外高校，发布全球首个统一三类RSI的元递归架构MetaRSI-v1，实现AI改进自我改进过程，在大小模型均获显著性能提升，提出统一范式与五大定律并开源项目。