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浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V，全面评估 VLM数学推理能力
浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V，将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面，经三阶段构建。实验显示，现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显，为模型发展指明方向。
313页的StateofAI2025报告全解读：今年AI圈发生了什么
本文解读了313页的《State of AI 2025》报告，回顾去年预测，盘点今年AI圈大事，如DeepSeek崛起、OpenAI开源、NVIDIA循环投资等，还提及AI安全、数据使用情况，最后给出2026年10个预测并为普通人提供关注建议。
默认选择 React，等于是在扼杀前端创新
文章指出默认选 React 正减缓前端创新。如今团队选前端常出于习惯而非技术契合度，使 Svelte、Solid、Qwik 等创新框架难被采用。默认选 React 还带来运行成本、架构惰性等问题，呼吁根据需求选框架。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型，还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项，经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
甲小姐对话彭志辉：既然选择做公众人物，就必须接受被期待的代价 | 甲子光年
甲子光年的甲小姐对话智元机器人联合创始人彭志辉，他称公司是具身行业估值“撑伞人”，采用全栈自研战略。双方还探讨融资、战略、市场、技术、商业、组织等话题，他分享公司发展现状、前景及应对策略。
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。