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一盘大棋！OpenAI「截胡」IMO金牌，奥特曼为GPT-5献上「核弹级」预热
OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌，抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM，在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热，陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。
从Rax+DX到React，一次跨端组件重写的AI提效探索
本文基于M站首页重构项目，讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt，完成从Rax到React的组件迁移、DX到React的跨端重写，实现业务逻辑优化与工程规范落地，还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。
AI正在淘汰“中间层”！昆仑万维方汉：要么冲进前10%，要么学会“向下兼容”
InfoQ 专访昆仑万维董事长兼 CEO 方汉。他指出 AI 会全面提升行业效率，促使从业者“向上”或“向下”发展；企业出海要选好市场、做好本地化和差异化；还探讨了 AI 商业化、开源等问题，认为开源能满足长尾需求、带来销售线索。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
这一夜，中国AI彻底翻身了：DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1，发现其代码生成能力超Claude 3.7，虽编程全面性有不足，但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准，部分方面略胜，有自主学习推理能力，或改变中国AI历史。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally：预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上，NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容，分享对未来AI的看法与见解。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。