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空间智能终极挑战MMSI-Video-Bench来了，顶级大模型全军覆没
上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench，对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性，视频数据多样，能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著，明确了能力瓶颈。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年
过去三年，AI产业沉浸在云端幻象，但走进现实面临诸多阻力，如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺，英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
GPT-5.2技术炸场！6大核心突破，办公效率拉满
OpenAI凌晨发布GPT-5.2，把专业级AI门槛拉到新高度。它有6大核心技术突破，精准戳中职场痛点。在GDPval基准测试中表现出色，有三级模型矩阵，不同版本满足不同需求，各方面能力均有显著提升。
Khosla 继 OpenAI 后的最大赌注，General Intuition 凭 38 亿个游戏高光片段做世界模型
今年10月，General Intuition完成1.34亿美元种子轮融资，由Vinod Khosla领投。它从Medal分拆，有38亿游戏短视频片段，可赋予机器“直觉和物理常识”，与LLM互补，商业化将从游戏拓展到物理世界。
Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。