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从后训练回到预训练，LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗？
RL与LLM结合是重要技术方向，应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望，但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力，不过训练语料等未广泛验证，且需大量计算资源。
纳米 AI 梁志辉：超级搜索智能体是 AI 时代的真正入口
纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力，是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。
2499 元产品背后：地瓜机器人将智驾 know-how 转为机器人新解法
AI重塑机器人技术边界，具身智能成新战场。地瓜机器人从地平线拆分，将智驾经验用于机器人。它提出大小脑分层架构落地更快，还推出RDK S100套件，搭建具身智能底座应对数据和应用难题。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
AI教父Hinton：曾为了儿子卖身谷歌，如今担心AI 会毁灭人类
AI教父Hinton曾为给有学习障碍的儿子攒钱，将神经网络公司卖给谷歌。在谷歌他意识到AI可怕，离开后成AI风险大声疾呼者。他既担忧AI危害，也描绘了人类与AI共生的美好愿景。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
复读一年，AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分！AI 数学能力发生了什么？
今年媒体让AI做高考数学题，Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年，AI数学能力指数级增长，这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题，未来高考数学或难区分模型能力。
氛围编程时代来了！AI生成+一键上线，Coding像拍照一样简单
YouWare是面向AI时代创作者的氛围编程平台，自研AI Agent和Sandbox技术，让非程序员也能将灵感转化为可视化网页并分享。它类似共创社区，有展示、互动、二次创作等功能，重新定义了AI Coding。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。