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大模型是不是到顶了？瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶，指出‘到顶’争论分三个问题，靠堆大模型提升能力之路变平，受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向，未来进步或来自更会用算力。
52个人用AI做PPT，年赚7个亿
在2025年，硅谷AI公司多“烧钱换增长”，Gamma却靠一款AI PPT工具，52人年入上亿美元，估值达21亿美元。它曾遇困境，后借AI逆袭，还分享独特运营哲学。
40位数学家组成8队与o4-mini-medium比赛，6队败北
Epoch AI安排40位数学家组成8支战队，与OpenAI的o4 - mini - medium模型对决，考题来自高难度的FrontierMath数据集。结果AI以6:2击败人类，不过Epoch AI认为AI未明显超人类，但很快会达到。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
阿里安全AGI一次发布3款LLM，8B多维度领先GPT-5.4
近期，阿里安全AGI实验室发布3款Yuvion LLM，在AI安全与内容安全领域多维度领先。它以‘对抗即智能’为原则，构建五类数据体系，采用三阶段训练范式，通过YLRE四级评测体系验证能力。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
刚刚，MOSS孙天祥创业，直播AI4AI大规模科研
创业公司Analemma将全球公开直播部署端到端AI研究系统FARS，目标是全自动完成100篇论文，直播预计持续一个月。FARS是无人类干预、纯AI驱动的系统，能完成科研全流程。其创始人是孙天祥，团队年轻且获数千万美元融资。
IC测试座与HBM：AI 时代幕后英雄
在AI技术飞速发展的当下，高性能计算芯片是关键，HBM作为AI芯片重要组成，其测试技术愈发重要。文章介绍了IC测试座与HBM在AI芯片中的应用、发展趋势，还提及HBM测试挑战及相关技术设备等内容。
ADHD，反而成了 AI 时代的版本答案？！
文章探讨ADHD在AI时代的意义。ADHD大脑多巴胺调节回路有差异，过去被视为问题的特质如今成优势，如发散创造力、短时聚焦和混乱适应力。AI为ADHD带来新体验，让其更适合开荒。还分享在AI时代做ADHD的经验。