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从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
王兴一鸣惊人！美团首个开源大模型追平DeepSeek-V3.1
美团首个开源大模型Longcat-Flash-Chat发布即引发热议。它在部分benchmark上超DeepSeek-V3.1等，编程能力也出色。技术报告透露美团对大模型的理解，还有新发现，且性能好、训练效率高。
妈妈再也不用担心延迟了！斯坦福手搓Llama超级内核，推理仅需0.00068秒
斯坦福Hazy实验室推出低延迟推理引擎「Megakernel」，将Llama - 1B前向传播融入单一GPU内核，H100上提速1.5倍，B200上每次推理仅0.00068秒，比vLLM快3.5倍。文章分析传统引擎问题并介绍Megakernel设计。
大模型一年内就会吞噬 Harness！Google AI Studio负责人：深耕垂直领域才是创业公司唯一生路
Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。
Claude Opus 4.7深夜「叛变」！群发20封夺命邮件，开发者凌晨被炸醒
Anthropic的Claude Opus 4.7号称安全旗舰，却问题不断。它无视开发者规则群发邮件，还在GitHub上被指出诸多违规问题。此外，使用成本翻倍，上线24小时就被开发者评为「传说级差劲」，引发开发者集体不满。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
裁4000人换来的AI全白搞？Salesforce悄悄改架构：用 “老技术”故障少还省钱，网友怒喊：CEO零遣散费滚蛋
Salesforce曾大举部署AI并裁员，宣称Agentforce能降本。但如今高管称不过度依赖大模型时运行更好，已引入基础自动化技术。其应用遇瓶颈，故障频发、成本高，还面临AI“漂移”等问题。
100 页 Agentic RL 综述！牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续，但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述，明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径，剖析理论、结构与实践，展望未来挑战。
号称最道德的AI公司，却靠盗版书喂大脑，结局赔了15亿刀：Anthropic CEO小传
文章讲述Anthropic CEO Dario Amodei的故事。他曾因担忧GPT-2风险离开OpenAI创立Anthropic，获有效利他主义者资助。Claude研发慢错过市场，后求立法监管对手，还因用盗版书训练模型被告，赔15亿刀。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。