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老外给中国 AI 开源厂商打分：第一梯队是 DeepSeek 和 Qwen。
Nathan Lambert发布“中国开源模型开发商排名”，评估19家实验室贡献，第一梯队是DeepSeek和Qwen。还介绍字节跳动豆包、小米、百度文心一言发展情况，如豆包月活全球第二，小米模型效率突破，文心一言企业应用领先。
对话27岁博导张林峰：模型压缩获CVPR满分有点意外，上海交大像我这样年轻老师很多
上海交大27岁博导张林峰团队在模型压缩领域成果丰硕。其提出的数据集蒸馏方法获CVPR 2025满分，还在多方面探索模型加速，成果已开源。张林峰认为数据蒸馏会成模型压缩趋势，也分享了知识蒸馏阶段看法。
字节最新大模型秘籍：只挑能有推理潜力的数据训练！1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果，用1.3B模型给7B模型选数据，无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响，在多基准测试提升模型性能，还能结合分类器全面提升表现。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
全国首部AI大模型私有化部署标准，公开征集起草单位和个人！
近期AI领域政策频出，企业对人工智能应用需求攀升，倾向私有化部署，但行业存在技术错配等问题。国内首部针对AI大模型私有化部署的标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》立项，正征集起草单位和个人。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
推理时间减少70%！前馈3DGS「压缩神器」来了，浙大Monash联合出品
在AR、VR等领域，3DGS是新视角合成（NVS）领域备受关注的技术方案。现有前馈3DGS模型存在编码器容量有限等问题，ZIP Lab和Monash团队引入信息瓶颈原理，推出轻量级模块ZPressor，有效解决信息过载难题。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。