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「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
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。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
我在Seko 3.0里敲了个「/」，它把导演调了出来
商汤在WAIC发布Seko 3.0，这是一个AI短剧和漫剧创作平台。它把导演变成可调用的能力，将创作者方法封装成Skill。作者通过实验对比，证实Skill核心在工作纪律，该平台还支持成片制作，且有创作者产业基地。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。
模型越强，人的判断力越值钱：微软CEO破解“AI替代”焦虑
微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’，指出企业要构建AI学习闭环，让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念，强调人的判断力在AI时代更有价值，给出构建学习系统的具体方法。
独家｜浙大00后世界模型创业，完成新一轮亿元融资，已在多个产业领域实现交付
2021年浙大陈天润成立魔芯科技，早期围绕AI驱动3D内容生成。2024年底转向3D场景建模和世界模型，走纯隐式方法。团队年轻有优势，已产生收入，完成融资，将推新模型，目标是实现‘3D的ChatGPT时刻’。