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14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
刚刚，全球最强GPT-6 Astra来了！人类进入AGI时代
OpenAI官宣下一代旗舰模型GPT - 6 Astra，定义其为「世界上最智能、对齐程度最高」的模型。它多项基准测试成绩惊人，在编程、计算机使用等多领域表现卓越，还改写科研纪录，不过因安全能力强暂未全开放。
英伟达All in的物理AI路线，居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
起底Sharpa：一家还没赚钱的公司为何估值快赶上禾赛？
神秘具身智能公司Sharpa亮相引发关注。它以灵巧手技术获认可，后转型整机公司发布机器人North。其团队有禾赛背景，自带硬科技基因，受资本青睐，反映供应链切入下游和整机的产业趋势。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
百川开源医疗大模型 M3，王小川：今年会发布两款 ToC 产品，正在做硬件
1月初OpenAI、Anthropic推出医疗产品，百川智能也开源医疗大模型Baichuan - M3，评测成绩突出。王小川表示今年会发布两款ToC产品，还在做硬件，阐述了百川在医疗领域的目标与策略。
4倍速吊打Cursor新模型！英伟达数千GB200堆出的SWE-1.5，圆了Devin的梦！实测被曝性能“滑铁卢”？
Cognition推出全新AI编码模型SWE-1.5，专为软件工程任务设计，运行速度快，在基准测试中成绩良好。它基于GB200芯片训练，有定制编码环境，开发有新战略，还与Cursor新模型Composer对比引发关注。