高考数学斩获139分！小米7B模型比肩Qwen3-235B、OpenAI o3

2025高考落下帷幕，人工智能领域多家大模型挑战数学卷。小米7B参数的MiMo - VL模型考139分，比肩Qwen3 - 235B、OpenAI o3，还在多方面表现出色，技术报告等已开源。

万帧？单卡！智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2

长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。

360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”

360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。

中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器

本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。

博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！

近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。

Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍

LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。

智源技术分享：大模型行业应用新模式和关键实现路径

在 AICon 大会上，智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题，提出以大模型为核心的技术路径，涵盖数据、训练等环节，还给出数据生产流程建议，分享最新开源成果。

Learning from peers！让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率

当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”，推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架，设计三种路由策略，实验显示小模型能借此超越大模型，开创了多种可能性。

以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述

这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。

4月30日凌晨，Meta举行首届AI开发者大会LlamaCon，推出Meta AI聊天机器人应用程序与ChatGPT竞争，发布Llama API。Meta试图强化开源模型生态系统以限制OpenAI发展，扎克伯格与微软CEO还探讨了开源闭源模型生态等内容。