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Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等：复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力，提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优，在多领域表现优于现有方法，为小样本、高维优化难题提供通用技术。
开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构
德国TNG公司开源DeepSeek R1增强版DeepSeek - TNG - R1T2 - Chimera，基于三大模型混合开发，采用创新AoE架构，推理效率比R1 - 0528快200%，成本大减，在主流测试中性能更好。还介绍了AoE架构构建子模型方法。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
告别无效计算！新TTS框架拯救19%被埋没答案，推理准确率飙升
现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架，含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件，实验显示能提升推理准确性、效率，降低成本。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
刚刚，OpenAI内部推理模型斩获IOI 2025金牌！所有AI选手中第一
OpenAI内部推理模型获IOI 2025金牌，总排名第6、AI组第1，沿用IMO金牌版本且未专门训练。商业模型在IOI表现不足，Grok 4相对领先。巨头热衷竞赛，源于竞争、技术迭代及多方利益考量。
拼交付、主动找活干，3 月我们推荐这 18 款 Agent 产品
3月是AI产品发布密集期，出现一批主动干活的Agent产品。文章介绍18款产品，如Claude系列升级为个人AI操作系统，OpenClaw生态涌现多种商业形态，还有垂直场景Agent及上下文感知等产品。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。