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高考数学斩获139分！小米7B模型比肩Qwen3-235B、OpenAI o3
2025高考落下帷幕，人工智能领域多家大模型挑战数学卷。小米7B参数的MiMo - VL模型考139分，比肩Qwen3 - 235B、OpenAI o3，还在多方面表现出色，技术报告等已开源。
智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
万帧？单卡！智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。
360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。