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如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
100万亿Token揭示今年AI趋势！硅谷的这份报告火了
OpenRouter和a16z联合发布《State of AI：An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》，基于100万亿Token分析模型真实使用情况，揭示2025年AI发展趋势，如开源模型崛起、推理模型成新范式等。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
GLM-4.5 验证：智谱已完成一轮“洗牌”
2025年大模型热度下降，智谱AI关注度降低。7月28日晚其发布新一代基础模型GLM - 4.5，体现战略调整成效。该模型专为AI Agent打造，性能出色，同时智谱人事、业务、收入等方面也有“洗牌”。
刚刚，Claude两个新模型曝光！
开发者在Anthropic的API中发现Claude的两个新模型代号claude - marshmallow - eap和claude - melon - eap，目前处于内部测试阶段。社区有多种推测，且Anthropic命名风格改变，新模型或下月发布。
SIGGRAPH 2025最佳论文出炉，清华、上科大、厦大获奖！谷歌拿下两篇
SIGGRAPH 2025技术论文奖项揭晓，投稿量首破970篇。5篇最佳论文涉及3D重建、图像个性化等前沿方向，清华、厦大、上科大均有入选，还有荣誉提名论文和时间检验奖论文公布。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。