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综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
AMS| 西工大史子颉，高传强，王旭，林海涛，张伟伟：数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
ChatGPT Images 2.0震撼发布！碾压谷歌Nano Banana，设计真要完了
北京时间凌晨3点，OpenAI发布ChatGPT Images 2.0，是先进模型，能处理复杂视觉任务。它精度控制力高、多语言能力强，风格表达成熟，支持多种宽高比，有现实世界理解能力等，已向相关用户开放，但也有局限性。
视频生成一长就漂移竟是前序帧「太干净」惹的祸！研究揭示共享噪声水平才是长视频稳定关键
自回归视频生成模型存在训推不一致导致的误差累积问题，使生成视频越往后越易出现时序漂移和画面崩坏。HiAR团队推出HiAR，通过共享噪声水平减少误差传递，还解决了动作僵化问题，实现分钟级无退化生成。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
奥特曼亲自上阵，Images 2.0登顶王座！大米刻字，生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0，奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI，能精准听懂中文指令、渲染复杂UI，在Arena榜单登顶，解决了多语言、风格等痛点。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
全球AI双榜第一！力压谷歌Veo与Grok，Vidu Q3「参考生」之王归来
这个月初谷歌免费开放Veo 3.1视频生成能力，让AI视频更普及，但模型距‘能交付’仍有差距。Vidu Q3带着‘全家桶’回归，覆盖多领域，在权威评测榜单成绩优异，视觉、听觉和场景能力升级。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。