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曾对AI嗤之以鼻，如今2周生成7万行代码：Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue
2025年，Rust社区早期核心人物Steve Klabnik心态转变，开始借助Claude编写代码。他重启念头设计新语言Rue，探索编程语言‘中间地带’，两周生成约7万行代码，开发中人与AI分工明确。
AI写论文，AI评阅！AI顶会ICLR完成「AI闭环」，1/5审稿意见纯AI给出
在号称「史上最严管控AI」的顶级会议ICLR 2026上，超五分之一审稿意见由大模型一键生成。这发生在ICLR颁布史上最严LLM规定后不久，引发诸多争议，也凸显AI改写科学评审分工的趋势。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct：ImageNet单步生图FID进入1.0时代！
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。
OpenAI官宣自研首颗芯片，AI界「M1时刻」九个月杀到！联手博通三年10GW
OpenAI官宣与博通合作造AI芯片，预计2029年底部署10GW算力。内部已研发18个月，首颗芯片9个月后量产。双方将垂直整合技术栈，还会用ChatGPT设计芯片，目标是实现算力充裕。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
三重激励+全周期扶持，即梦升级这个计划，让AI创作者的成长有迹可循
即梦AI创作者成长计划全面升级，构建覆盖三阶段的扶持体系，提供多维资源。该计划通过三重激励机制助创作者增收，还打造优质社区，持续开放至2025年12月。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。
GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。