谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？

近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。

刚刚，OpenAI拿下IOI金牌，仅次于前五名人类选手！参赛推理模型才夺得IMO金牌

2025年国际信息学奥林匹克（IOI）中，OpenAI推理模型获金牌，在AI参赛者中排第一，得分仅落后5位人类选手。其未专门训练，成绩较去年大幅提升。此前它在IMO也获金牌级别成绩。

Meta百亿抢人内幕！清华学霸转行AGI拿千万年薪，教授校友看呆了

为打造ASI，Meta、贝索斯等狂砸百亿招聘专家当AI的「老师」。Meta成立「超级智能」AI实验室四处挖人，其「超级智能」成员名单里一半本科毕业于国内大学。同时，AI数据标注行业产业升级，专家获加薪。

LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25

最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。

Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking

文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。

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。

冲159K星 OpenClaw工具链，正在悄悄改变Agent玩法

Clawdbot更名openclaw后在github星冲到159K。它能让AI深入工作流且保数据隐私，有集成渠道多、工具齐全、有状态会话与持久记忆、路由策略适配不同模型等核心能力，并在多方面优于常见AI工具。

当亚马逊云科技拿到“麦克”，一年的云计算叙事都被改写了

2025亚马逊云科技re:Invent大会上，CEO Matt Garman围绕Agentic AI落地发布系列新品。其认为落地需四大支柱，亚马逊云科技带来如芯片、模型等成果，还强调私有数据及开发者工具重要性，多个企业已实践应用。

GEO中，llms.txt是个啥？

GEO中llms.txt是新兴网络标准提案，分提案A（访问控制）和提案B（推理指导）。提案A类似robots.txt，控制内容用于模型训练；提案B是Markdown文件，助LLM理解网站。作者整理指南分享，盼业内出标准。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。