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Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
AI里最大的Bug，却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例，AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源，指出解决幻觉需改变评估指标，也引发对人类想象力起源的思考。
24张图，从GPT-2到gpt-oss，看OpenAI开源模型技术演进
2025年8月OpenAI释出gpt-oss-20b与gpt-oss-120b两个开源权重模型。文章梳理了从GPT - 2到gpt - oss的技术演进，拆解关键创新点，对比了与Qwen3的差异，介绍训练推理细节、实测体验及与GPT - 5跑分对比情况。
3种主流AIPPT实现方式详解，最复杂的有开源方案。
文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT，速度快成本低但难调整；网页编程式效果与模型和提示词相关，易调整、数据精准；模板式有盈利案例，用模板填内容，较可控但实现复杂，还有开源项目PPTAgent可参考。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
Altman拿Token换股权只够烧45天，20亿Token捐母校只值100块：Token真成“钱”了，谁更赚？
本文围绕AI Token展开，讲述OpenAI用Token换创业公司股权，00后捐20亿Token给母校，还探讨了“tokenmaxxing”现象及问题，指出AI行业经济账未算清，企业客户成本高，AI成管理层压迫工具。