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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。
=COPILOT()函数横空出世！AI自动写公式效率起飞，网友：让Excel再次伟大
微软官宣在Excel引入全新的=COPILOT()函数，用自然语言提需求就能让其干活。它内置在Excel引擎，能与现有函数协作，还可自动刷新结果。网友称这将改变数据分析，让Excel再次伟大。
多模态开发革命！Gabber开源：图形化构建实时AI应用，效率提升10倍！
AI应用迈向多模态交互，传统开发方式周期长。开源项目Gabber是实时AI应用引擎，通过模块化与图形化简化开发，有诸多特性，还给出安装指南，适用于多种场景。
并行革命，32倍吞吐量跃升！英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术，能解决大模型处理长任务时的卡顿问题，提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文，提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特，性能高效准确灵活，打破算力、延迟和成本“不可能三角”，重新定义AI基础设施。
Claude Code 新功能 Agent Teams：4 类活效率翻倍，4 类活纯烧 token
Claude Code v2.1.32 后新增实验性功能 Agent Teams，可将其从单个 AI 助手升级为 AI 团队，但会使 token 用量线性放大。文章总结了适合和不适合用此功能的任务类型，还给出决策清单、实战避坑建议。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。