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刚刚，北大&360里程碑式突破！32B安全分碾压千亿巨兽
2025年9月23日，北大 - 360联合实验室发布TinyR1 - 32B模型，仅用20k数据微调就实现安全性能突破，兼顾推理与通用能力。还推出TinyR1 - Safety - 8B，且系列模型已全面开源。
智能必须基于世界模型？我们和蚂蚁灵波团队聊了聊
上周图灵奖得主 Yann LeCun 认为真正的智能应能在脑海推演，而大语言模型难以触及真实世界。2026 年初，蚂蚁灵波连续四天开源四款具身智能模型，探索从物理交互构建智能的新路径。
秒级集群翻转、分钟级IDC故障止损 | 同程大规模Elasticsearch平台架构设计与实践
在数据驱动时代，同程旅行核心业务依赖Elasticsearch，随着集群规模扩大，面临对用户、运维、平台要求高的挑战。本文分享同程ES平台架构设计、解决方案与实践成果，还展望借助大模型提升智能化水平。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
百万年薪遍地走，Meta薪资接连曝光！AI人才身价水涨船高ing
Meta各岗位薪资被曝光，软件工程师年薪最高48万美元。AI相关岗位起薪百万打底，数据分析岗也热门。科技公司为抢AI人才高薪竞争，Meta激进，国内大厂也加入抢人大战。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
让机器人看视频学操作技能，清华等全新发布的CLAP框架做到了
近日，清华联合星尘智能、港大、MIT提出 CLAP 框架，能将视频运动空间与机器人动作空间对齐，解决‘数据饥荒’‘视觉纠缠’等问题，可让机器人从视频学技能，还缓解知识迁移难题，推动机器人产业化。