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Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
在ICLR 2026主会之前，我们和30多位入选者聊了聊最前沿的AI细节
4月14日，智源社区、DeepTech联合举办ICLR 2026预讲会。会议聚焦顶会核心精华，三十余位论文作者分享AI Agent、大语言模型等热门领域成果，展示解决大模型痛点的研究。
GEO中，llms.txt是个啥？
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案，分提案A（访问控制）和提案B（推理指导）。提案A类似robots.txt，控制内容用于模型训练；提案B是Markdown文件，助LLM理解网站。作者整理指南分享，盼业内出标准。
承认自己开源不行？转型“美国DeepSeek”后，两个谷歌研究员的AI初创公司融到20亿美元，估值暴涨15倍！
AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立，仅一年就完成20亿美元融资，估值达80亿美元。它从编程领域起步，推出代码理解智能体Asimov，现转型为开源替代公司，要打造开放模型。
Cursor定价又更新，直接变成" 买API "，Coding 产品包月模式走不下去了
Cursor一年三变价，9月15号后个人版按模型推理用量计费，有Pro、Pro Plus、Ultra方案，还对大学生免费计划二次验证。因模型成本涨、竞争大，包月模式难以为继，多家编程工具都调整定价。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
刚刚，清华黄高、北大刘譞哲等入选2026科学探索奖
2026年「科学探索奖」获奖名单揭晓，50位青年科学家入选，覆盖10个领域。其中信息电子领域5人，包括清华黄高、北大刘譞哲等，他们研究方向多元，成果显著，对AI发展意义重大。
MIT这篇RLM论文，给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件
上海人工智能实验室等团队研究指出，“SFT泛化能力差”定论有局限。SFT泛化能力受优化过程、数据质量与结构、模型基础能力共同制约，研究还揭示其训练中的现象及副作用。