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【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
5款大模型考「山东卷」，Gemini、豆包分别获文理第一名
近日，字节跳动Seed团队用2025年山东高考真题对5款大模型进行全科闭卷测评。结果显示，豆包Seed1.6 - Thinking获文科第一，Gemini 2.5 Pro获理科第一。大模型一年间进步显著，未来或融入更多领域。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC：当堆砌「暴力美学」触顶，AI Infra 如何求变？
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流，捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率，Token推理成算力消耗主体，AI工厂和Token工厂共生，未来竞争聚焦效率，不同玩家各有优劣。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
算法1年翻倍，芯片2年翻倍？重磅实锤：AI正在自我加速，拦不住了
NBER论文证明AI研发自我加速反馈环强度远超其他科技领域，芯片效率每2年、算法效率每1年翻倍。部分自动化就能引爆反馈环，全行业13%自动化率或软硬件17%自动化率可触发奇点，6年内AI可能实现自我迭代。