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7 亿用户白嫖 ChatGPT，OpenAI 怎么从他们身上赚到钱？
ChatGPT有7亿多免费用户，SemiAnalysis研究认为GPT - 5的‘Router’机制能让OpenAI从免费用户身上获利。‘Router’可降低成本、提升性能，结合新功能及合作，有望开启交易抽成的商业化模式，冲击谷歌等巨头。
传言：华为版 DeepSeek R2 本月发布
据 Huawei Central 报道，DeepSeek R2 可能本月 15 至 30 日发布，运行在华为 Ascend 910B 集群，硬件利用率 82%，算力 512 PetaFLOPS FP16，效率达 A100 的 91%，将与 ChatGPT 5 竞争，但消息未证实。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构：AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破，ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间，完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验，发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构，且已开源。
上海 AI Lab 庞江淼：开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提｜具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV，后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性，还探讨了大小脑融合、VLA技术等，团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。