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突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
他救了OpenAI、年赚过亿、三家明星CTO，却自曝跟不上AI发展了！硅谷大佬告诫：不是马斯克，就别碰大模型
Bret Taylor履历丰富，曾助力OpenAI解决危机。他认为AI市场将分化为前沿基础模型、AI工具层和应用型AI三个板块，不建议普通创业者做基础模型，看好应用型AI中Agent生态。还分享创业、编程等多方面见解。
16 个月、45 万资金投入，一款 AI 社交产品的创业失败复盘
作者复盘AI社交产品“抱抱窝”创业失败经历，涉及方向选择、团队搭建、时间资金把控、团队沟通等问题，还给出经验建议，如选方向要有标准，团队开发股份占比应合理，明确时间表等。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解，计算量比通用方法减超95%，能减少二维码扫描等应用的计算消耗，有望用于多领域，论文已被IEEE T - PAMI接收。
押中 Figma、Scale AI 的 Thiel Fellowship， 今年下注哪些 AI 方向？
Thiel Fellowship 由 Peter Thiel 2011 年创办，为入选者提供资金与支持。2025 年入选者地域更广，项目聚焦 AI 等领域。热门方向有 AI Infra、金融 Infra、可编程生命系统，创始人年轻、跨界、实验性强。文中还介绍了多个亮点项目。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
搜索SEO被AI重塑，专业内容社区价值凸显 | 量子位智库报告
量子位智库报告指出，大模型颠覆传统搜索，传统SEO正被重构。实验显示近半AI回答引源自内容社区，专业话题中占比更高，知乎被引频率最高。报告认为SEO应向SPO转变，专业内容社区价值凸显。