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NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍，百川循证增强大模型横扫全球医学考试！
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus，将循证医学理念融入训练和推理，首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低，多国医考成绩优异，已上线百小应APP并开放API。
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
AI 眼镜“秒变”直男程序员“脱单神器”，首次亮相被抢购一空！CEO 坦言：好产品要么能帮用户赚钱，要么能解决实际痛点
拂曦科技CEO段然分享AI眼镜创业经历。AI眼镜行业发展有趋势也有瓶颈，拂曦科技从B端转C端，其恋爱眼镜首秀被抢空。还谈到技术挑战、市场教育及未来爆款场景，强调场景是核心竞争力。
实证：现在的LLM根本不会Reasoning！
论文指出当前大推理模型（LRM）如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”，遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试，有三大颠覆发现，还揭示思考过程的荒诞现象，直指行业痛点并给出发展方向。
RL后训练步入超节点时代！华为黑科技榨干算力，一张卡干俩活
在大模型竞赛白热化当下，强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径，但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局，在超节点实现训推共卡，资源利用率翻倍，还提升训练速度。
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。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
干货超标！腾讯混元3D负责人郭春超：真正的3D AIGC革命，还没开始！
腾讯混元团队推出开源项目 Hunyuan 3D 成焦点。腾讯混元 3D 负责人郭春超在 2025 全球机器学习技术大会上表示，真正的 3D AIGC 革命还未开始，分享了 3D 生成现状、挑战及未来等核心洞察。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。