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奥特曼摊牌：别再比模型跑分了，苹果才是真宿敌
2025年模型发布密集，但方向一致在补短板，更像基础设施建设。2026年各玩家或集体解锁，真正换代要让AI成文明基础设施。奥特曼称OpenAI长期对手是苹果，还拉Jony Ive造秘密设备。
Claude和GPT思维链竟被两步蒸馏！116页论文曝光API致命漏洞
2026年AI蒸馏成悬案，一篇116页论文砸穿巨头「黑盒」。研究人员用低价小模型恢复Claude、GPT和Gemini原始推理，还发现API漏洞存在跨会话、用户和模型互通情况，收集公开轨迹泄露诸多敏感信息。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
Anthropic承认模型降智后仍放任其偷懒？Claude Code用户信任崩塌中
此前大模型厂商未正面承认‘降智’，OpenAI 研究科学家称是心理错觉。但 Anthropic 公开承认旗下 Claude Opus 4.1 和 Opus 4 质量降级，然而问题未解决，Claude Code 用户信任崩塌，纷纷转向 GPT - 5。
从GPT-2到gpt-oss，深度详解OpenAI开放模型的进化之路
OpenAI 近日发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开源模型，Sebastian Raschka 发布博客对其详细分析，回顾自 GPT - 2 以来 AI 社区进步，还与 Qwen 3 比较，介绍架构、训练、推理等细节。
DeepSeek-V3再发论文，梁文锋署名，低成本训练大模型的秘密揭开了
DeepSeek 发布围绕 DeepSeek-V3 的技术论文，从硬件架构和模型设计双重视角，探讨实现经济高效的大规模训练和推理的方法。介绍了 DeepSeek-V3 的创新设计，如 DeepSeekMoE 架构、MLA 架构等，还给出未来硬件架构设计建议。
“像把大象塞进冰箱一样困难”，端侧大模型是噱头还是未来？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型，探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势，但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案，还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。
大模型训练的不稳定性有望彻底解决，MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer，用谱正则化替代层归一化，认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡，发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界，且工作完全开源。
字节跳动发布Seed 2.0系列模型，数学能力超越GPT-5.2 High
字节跳动Seed团队发布Seed 2.0系列模型，含Pro、Lite和Mini版。该系列在数学、代码、多模态理解等方面表现出色，价格优势明显，但在编程、事实准确性上与部分竞品有差距，已开放API。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。