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MiniMax M2 发布即爆，拿下开源模型第一名
10月27日，MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型，参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠，能低成本、高速度支撑工作流，开发者评价高。
Palantir 创始工程师深度分享：FDE 模式是 Agent 时代的 PMF 范式
本文编译前 Palantir 高管 Bob McGrew 对 FDE 模式的思考。FDE 团队填补产品与客户需求差距，交付有价值成果。在 AI Agent 时代，因产品需大量探索且要从企业内实践出发，FDE 或成创业公司新范式。
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
GPT-5正以o3的三倍速度打宝可梦，现已抵达冠军之路，直播进行中
GPT - 5直播独立运行宝可梦红版，速度比o3快近三倍，6105步抵达冠军之路，而o3需16882步。原因是其幻觉少、空间推理和规划能力强。直播已进行9小时，超2000人关注，OpenAI总裁点赞。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊
图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。
DeepSeek还有多少个“郭达雅”？扒完27篇论文，我们发现了一群“多边形战士”｜甲子光年
本文梳理DeepSeek近两年27篇核心论文，发现其研发团队无部门墙，“兵团+小组”配合高效，顶级高校背景研究者多，研发不设限。虽核心作者被挖，但人才密度厚，技术路线已内化，还开放数据侦探工具包。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
史诗级翻车！苹果旗舰被曝半停产，库克赌输了？
有业内人士爆料苹果基本暂停对Vision Pro产业端的维护，意味着该产品进入半停产阶段。Vision Pro定价高、功能体验不佳、生态封闭，导致市场失败。同时，三星Galaxy XR虽有安卓生态优势，但也面临诸多问题。