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Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token，竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注，但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题，消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关，其目标函数存在长度和难度偏置，长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
AI时代的设计：审美是唯一护城河！
文章指出AI时代设计门槛从会用软件转向有审美。介绍设计门槛转变原因、审美重要性，给出培养审美方法，推荐相关工具，为不会设计的人提供建议，强调审美是AI时代设计唯一护城河。
Karpathy：LLM渴望的不是生存，而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅，动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择，而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等，两者在多层面有差异，LLM受商业进化影响大。
超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力
文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
6款小游戏难倒所有顶级VLM！愤怒的小鸟让它们全军覆没，性能不如随机猜测
淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型（VLM）交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境，对17个主流VLM测试，揭示其在物理交互等方面短板。
宇宙尺度压缩：Scaling Law的边界，柏拉图表征收敛于物质和信息交汇，解决P与NP问题，Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习，提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义，探讨Scaling Law边界，还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。
被轻视的巨大市场，大厂做不好的Local Agent为何难？| 甲子光年
文章指出大模型边际收益递减，AI竞赛规则生变，产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力，但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型，推出Libra，有望撬开万亿美元增量市场。