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北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。
从游戏少女到AI女神！她用物理驯服AI，让飓风预测快1000倍
本文讲述了AI领域领军人物Rose Yu的成长历程，她从玩游戏起步，到用物理知识改进交通预测、加速飓风模拟，还设想打造“AI科学家”辅助科研，强调AI是助手而非替代者。
叛变！OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。
无锡梁溪国资领投！长三角商业航天再落关键一子
继4月数亿元Pre - A轮融资后，龙擎空天近日完成近亿元Pre - A+轮融资，由无锡梁溪国资平台领投。两轮融资用途明确，其‘终端 + 芯片’模式有独特优势，还启动‘算力上天’战略，折射商业航天产业变革。
刚刚！Meta把大模型塞进脑机接口，隔空读脑直逼开颅植入水平，代码全开源
Meta推出Brain2Qwerty v2，号称性能最强端到端方案，能基于非侵入式脑部记录实现实时句子级解码，准确率逼近开颅手术水平。还开源代码，公开数据集，旨在帮脑损伤患者交流。
DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍
近期，DeepSeek发布DSpark，阶跃星辰发表JetSpec论文，二者聚焦大模型推理效率。DSpark关注验证效率，JetSpec从Draft生成本身入手。结果显示，二者都有加速效果，共同表明推理效率正成Agent落地关键变量。
端侧跑大模型，现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验，指出如今本地模型性能提升大，像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置，虽有问题，但优势多，生态值得投资。
全员本科生！何恺明组新作：文生图，258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I，基于MM - JiT架构，仅用258M参数实现不错效果，训练成本低。该架构删繁就简，去掉VAE和AdaLN等模块，性能提升，展现出与工业级模型的竞争力。
英伟达把8个AI和8台机器人关在一起，它们学会了自己做实验
英伟达高级研究科学家公布“ENPIRE”项目，8个AI与8台机器人组成科研团队，能自主做实验。研究测试三种coding agent，Codex表现最佳。系统分两阶段，虽有局限但有新发现。