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理想的眼镜，和李想的眼界
今年11月，李想称要让理想成具身智能领域最佳企业。一周后，理想发布AI眼镜Livis。Livis解决了轻便、续航与性能的矛盾，还利用造车积累实现资产复用。理想推它是因AI眼镜潜力大，能输出跨场景AI能力。
钉钉不说话，默默把 AI 表格干到了 1000 万热行
钉钉 AI 表格单表容量突破 1000 万热行，成业内首个实现该能力的智能表格。它基于阿里 AI 技术重构底层架构，实现性能与智能融合，在业务场景应用效果好，推动 AI 办公进入‘原生时代’。
下一代搜索：通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁，创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变，还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践，显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
小扎AI眼镜当场死机，CTO自曝灾难级演示内幕：一个指令干趴自家服务器
小扎演示Meta智能眼镜Ray - Ban Display时翻车，AI助手回应异常、视频通话失败。CTO复盘，一是指令致多眼镜激活干趴服务器，二是时机糟的Bug。虽演示失败，但Meta仍豪掷千亿布局AI。
ACL'25最佳论文解读 | 大模型也会‘弹簧回弹’？揭秘 LLM 对齐的脆弱根源
本文分享 ACL 2025 最佳论文，指出预训练大模型存在‘抗对齐’的 Elasticity 现象，即对齐微调只是暂时拉伸，后续微调会让其迅速弹回预训练分布。研究量化该概念，用‘压缩理论’刻画对齐并实验验证。
AI 的下一个战场：端侧模型崛起
大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
一年从3B卷到0.xB：MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。