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「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
超越DeepSeek-R1，数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
真实评估！北理发布全球首个「全场景教育」基准，支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是全球首个「全场景教育」基准，涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源，评估发现大模型在特殊教育场景有不足，还提出多源知识蒸馏等方法。
见证历史！DeepSeek跃居全球第二AI实验室，R1登顶开源王座，R2全网催更
昨晚，DeepSeek官宣R1完成小版本升级，开启「深度思考」功能可体验。其R1-0528性能媲美o3和Gemini 2.5 Pro，还微调了8B模型。DeepSeek成全球第二大AI实验室和开源王者，网友催更R2。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
Kimi K3设计榜登顶焚诀公开：就藏在思维链里
Kimi K3在Design Arena单次生成前端榜单中夺冠。它做前端设计审美一流，靠独特思维链反复迭代优化方案，还具备强大数据索引能力。不过上线48小时因算力不足叫停新订阅。
画数独、烧蜡烛都不翻车了？浙大&阿里让AI先三思再下笔｜ACL 2026
当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。