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比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
用豆包手机的这两周，我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周，直播后使用微信任务致微信崩溃，遭阿里系等多家APP封禁，影响使用。互联网本质是入口之争，AI手机助手冲击超级APP利益，作者认为这是入口之争序章，建议短、长期不同对待。
AI问答，直接「拍」给你看！来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式，发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成，通过联合分组相对策略优化算法协同优化，在教学和预测应用上效果超现有模型。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」：那些年效果虚高的攻防算法们
本文第一作者赵正宇来自西安交大，针对现有迁移攻击方法缺乏系统公平对比分析的问题，将其分为五大类，在 ImageNet 上对 23 种攻击与 11 种防御方法开展评估，证实评估缺陷会误导结论，解决后有新见解。
刚刚，GPT-5首次通过「哥德尔测试」！破解三大数学猜想
GPT - 5首次通过「哥德尔测试」，破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导，团队设计五项测试任务，GPT - 5在三个简单问题上近乎完美，还推导出不同解法，标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。
社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评，今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径，提出三大技术，使模型在多任务上突破，小参数规模下性能和推理速度佳。