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ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
清智资本张煜：AI投资的下一个价值点何在？｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，清智资本张煜分享AI投资见解。他指出AI正重塑行业，生成式AI是革命，还谈到具身智能、AI Agent等趋势，以及AI产业链各要素投资机会，分析了行业盈利赛道和创新价值重构。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
向英伟达发起挑战的 AI 芯片初创公司，估值快五百亿了！
人工智能芯片初创企业 Groq 完成 7.5 亿美元融资，投后估值 69 亿美元。它试图打破英伟达垄断，产品是专用芯片，面向开发者与企业，成本低于竞品，创始人技术背景深厚，服务开发者数量增长快。
最新实测GPT-5-Codex：前端能力碾压，复杂项目轻松搞定，Claude可以扔了!
OpenAI发布GPT-5-Codex，网友称可告别Claude Code。实测其前端能力提升大，能轻松完成复杂项目，如一键生成小游戏、手稿直出网页等。虽有页面UI堆叠小瑕疵，但仍值得支持。此外，Grok 4有突破，马斯克看好Grok 5。