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字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
Meta CEO X 微软 CEO 对话解读：「蒸馏工厂」为何成为开源的魅力之源？
Meta CEO Mark Zuckerberg 和微软 CEO Satya Nadella 在 LlamaCon 2025 闭幕会议对话，探讨AI对技术平台等影响，如使文档、应用和网站界限模糊，还谈及开源与闭源模型战略价值及‘蒸馏工厂’概念。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
九章云极发布AI工厂体系：破解140万亿Token时代的落地悖论｜甲子光年
九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系，锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物，能解决资源难转生产力的难题，还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。
“现在的AI就像1880年的笨重工厂！”微软CSO斯坦福泼冷水：别急着造神
微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲，称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂，底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题，还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。