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300万AI悄悄「建国」？Nature长文：第一代AI社会正在成形
近300万AI智能体在Moltbook社交网络「建国」，Nature发文称最早的「AI社会」正在成形。研究发现AI群体行为遵循与人类社会相似规律，也有不同。同时该平台存在安全隐患，可能引发舆论操控。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三！Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中，Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度（MDL）。一个76K参数、无预训练模型，在ARC - AGI - 1基准解决20%问题，获ARC Prize 2025第三名。
他为500强造出冠军「AI裁员机器」！然后，把自己裁掉了
Donald King在普华永道为500强客户打造AI智能体，刚获OpenAI黑客松比赛第一名，2小时后就被裁。他创业成立AI营销机构，称被裁是好事，还建议失业者扩展人际网络。
英伟达可能要给这个 AI Coding 投 10 亿美金，AI 提升电商交易每月增长 100% 的一个典型案例
Bloomberg消息称英伟达或向Poolside投5 - 10亿美金，该轮融资20亿，估值达120亿。Poolside由Github前CTO创立，从AI Coding产品转型基础模型公司，欲通过软件开发实现AGI，还提到AI在电商二手商品售卖的应用。
从Transformer到Agent：生成式AI行业技术路线与职业发展指南，深度解析AI价值链
文章深度解析生成式AI行业，介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态，应用层机会大，还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等，为从业者提供职业指南。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
告别海量标注！浙大团队提出GUI-RCPO，让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。