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摩尔线程AIBOOK一周实测：开箱即训的「AI Native」体验
摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK专为AI学习与开发者打造。它搭载「长江」芯片，提供50TOPS异构AI算力，运行MT AIOS系统，预置完整AI开发环境。实测显示其部署简单，性能出色，还具备端云一体等优势。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
刚刚，智元提出SOP，让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架，可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式，整合在线、分布式和多任务机制，构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
社区供稿丨以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’，成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B，仅30亿参数，在预训练和后训练阶段采用多种创新技术，在多方面媲美甚至超越大模型。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
Ilya：扩展时代已经结束了，研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差，是因泛化能力不足；认为AI扩展时代结束，研究时代来临；还谈及AGI应是学习者，以及AI部署、安全对齐等观点。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。
L4大方向有了：理想自动驾驶团队，在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲，阐述了‘从数据到训练’的系统化思路，提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。