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告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
最强3B「小钢炮」，代码数据全公开！推理随意开关，128k超长上下文
Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3，支持128k长上下文，训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化，性能超Llama3.2 - 3B等，还公开双模式指令模型构建方案。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
从「记忆解题」到「深度推理」：港科大推出首个本科数学动态评测基准 UGMathBench
港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench，是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域，通过变量扰动创建多版本试题，引入创新指标评估模型推理能力，测试结果揭示了当前模型短板。
从「悟道」到「悟界」，智源走进大模型的新时代
在2025智源大会上，智源研究院院长王仲远表示大模型技术演进未到终点。会上推出「悟界」系列大模型，包含Emu3、见微Brainμ等，推动AI从数字走向物理世界。还介绍了具身智能成果，且与企业合作打造生态。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
最新！OpenAI：GPT-5将实现大统一，Codex最佳实践是这样的
OpenAI Codex在Reddit AMA活动中，核心负责人围绕先推云端代理、GPT - 5与Operator整合等问题给出路线图。如Codex - 1预览情况、CLI设计、使用场景、安全模型、接入计费及API生态等方面都有说明。
AI办公工具实测红榜｜打工人到底该留哪一款？
2026年AI办公赛道竞争焦点转向‘抢入口’，产品繁多让打工人选择困难。文章实测热门产品，分全能型、专项型、专业研究三类，横评各产品优势短板，还深度体验库库AI。
评论送书 | 我用扣子（Coze），五分钟搭建出一个客服自动应答智能体
文章以设计‘产品功能咨询智能体’为例，介绍用扣子平台搭建客服自动应答智能体的全过程，包括创建项目、工作流、搭建流程框架及试运行优化，还推荐了相关书籍。