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社区供稿丨Ring-2.5-1T，思更深，行更远
今天发布并开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在生成效率、思考深度、长程执行上大幅提升。与其他模型对比，在高难推理和长程任务执行达开源领先。介绍架构优势、手搓案例，也提及不足与未来计划。
阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等：神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例，提出面向神经算子的可信度评估框架，考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示，物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
昆仑万维方汉：通用Agent是伪命题，AI Office仍有存在空间丨MEET2026
昆仑万维董事长兼CEO方汉在MEET2026提出新视角，认为Agent是可验证过程的自动化系统，擅长复制流程。其判断大模型从‘背答案’到‘背过程’跃迁，Agent先落地AI Office，重塑组织，人类成过程架构者。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
用豆包手机的这两周，我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周，直播后使用微信任务致微信崩溃，遭阿里系等多家APP封禁，影响使用。互联网本质是入口之争，AI手机助手冲击超级APP利益，作者认为这是入口之争序章，建议短、长期不同对待。
Gemini 首次反超 ChatGPT，谷歌CEO劈柴哥复盘：不止是十年算力与全栈豪赌，更是找回了“老谷歌”那个味儿
截至2025年底，Gemini在桌面和移动端单次使用平均停留时长首超ChatGPT，下载量也快速追赶。谷歌将其嵌入自家生态策略见效，这与Gemini 3推出有关，还体现了全栈能力与早期谷歌文化回流。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token，竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注，但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题，消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关，其目标函数存在长度和难度偏置，长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。