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前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
没想到，又一个Code Agents瓶颈，被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升，但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench，让AI出题人审核，还训练裁判PRDJudge，提升打分准确率与稳定性，促使AI学会‘看懂需求’。
何恺明组三位本科生领衔！持续聚焦Flow模型，突破归一化流生成效率瓶颈
何恺明团队新作聚焦Flow模型，提出双向归一化流（BiFlow）框架，解耦前向与逆向过程，打破传统归一化流生成模型效率低下问题。三位一作是本科生，实验显示其速度和质量表现出色。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
华为| 祭出FlashComm1，FlashComm2、FlashComm3，解决LLM推理通算瓶颈
在大模型推理面临通算难题背景下，华为数学家祭出FlashComm 1、2、3。如FlashComm 1优化AllReduce通信，提升推理性能；FlashComm 2重构计算流程，提升推理速度；FlashComm 3实现多流并行，激增模型吞吐。
疯狂小扎边裁员边给高管发钱！元宇宙硬件成重灾区
据纽约时报等报道，Meta近日一边裁700人，涉及多部门，内部还评估更大规模调整；一边为6位核心高管设股权激励，收益与股价挂钩。这源于AI烧钱，Meta要开源节流，优先AI等现实方向。
3.9k星星爆火硬件开源，用Wi-Fi实现室内人体活动检测。
智能家居有诸多需求待解，如家庭安防、老人看护等。ESPectre开源项目用Wi-Fi检测室内人体移动，无需摄像头和红外传感器，配件成本低，利用Wi-Fi信道状态信息及高效算法实现功能。
告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年
过去三年，AI产业沉浸在云端幻象，但走进现实面临诸多阻力，如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺，英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。
对话鹿明CTO丁琰：数据会反向决定模型，甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。