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3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
在云栖大会，一场关于AI Agent的变化正在发生｜甲子光年
企业应用AI正从“调用模型”转向“构建AI Agent”。云栖大会展示了其在多行业的应用，如教育、工业、零售等。不过，企业落地AI Agent面临技术、场景、合规和商业回报等挑战，阿里云提供了构建方案。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
嘘，Claude正在「做梦」！睡一觉疯狂进化，一夜暴涨6倍战力
Anthropic在Code with Claude开发者大会上，给Claude托管智能体添加Dreaming功能，让其能自动回顾记忆、自我进化，还发布Outcomes和多智能体编排。法律AI公司Harvey用后任务完成率飙升约6倍。Anthropic还租下22万张GPU算力。
米哈游一夜烧掉200万元Token，大厂高管也开始质疑：Token烧不出价值，但养肥了谁？
Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性，米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整，如多邻国取消AI使用绩效评估，Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益，盲目跟风企业或成输家。
Qwen3.7：智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型，将通过API提供服务。它能力全面，编程、办公、长周期执行等表现出色，适配多框架，在多场景评测中领先，能驱动生产力跃升，还经多实战测试验证实力。
统计学和机器学到底有什么区别？
文章探讨统计学和机器学习的区别，指出两者目的不同，统计模型重推断关系，机器学习重预测。以线性回归为例说明差异，还澄清常见误解，表明机器学习基于统计学但涉及多领域，最后称选方法要看目标。
Momenta港股上市：一个智驾供应商为何要讲物理AI？｜甲子光年
今日Momenta在港交所上市，此前赴美上市搁浅。虽盈利状况优于同行，但研发投入大，累计亏损高。上市前夕其从‘自动驾驶公司’变为‘物理AI公司’，欲用物理AI模型打通多市场，这也是行业趋势。
刚刚，百度最新开源神作：PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5，参数仅0.9B，在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一，精度达94.5%。它支持异形框定位，解决真实文档解析难题，在多场景表现出色。