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刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
兵临OpenAI！谷歌集结2500人「复仇」，Gemini 3夺回AI王座
谷歌发布Gemini 3欲夺回AI主导权。谷歌DeepMind的CTO与AI Studio产品负责人剖析其发布盛况等，称这是与全球用户共建AGI的实验，还谈到模型发展、应用及多模态等问题，也承认仍有提升空间。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
Sam亲自泼冷水，GPT-5意外失手：我们对AI的期待，是否已被整个行业误判？
科技行业集体转向 AI，高管强调其变革性，可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水，提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论，还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等，指出 AI 发展多且快，未来潜力巨大。
开源一周狂揽 7.6K Star！这个爆火的「同事.skill」可以将“数字遗产”炼成 AI！
开源项目colleague-skill上线不到一周获7600+ Star。它由@titanwings开发，可凭同事材料生成能替其工作的AI Skill，有双层架构、多源采集等亮点，还介绍了使用方法与项目结构。
DeepSeek又又又又发新论文了！这一次，他们重构了AI看图的方式
DeepSeek发布论文DeepSeek - OCR 2，指出传统AI看图方式有误，提出视觉因果流概念。其两阶段级联推理解法效果显著，还可能整合进即将发布的DeepSeek V4，有望实现原生多模态。
光刻机霸主ASML被曝成为Mistral最大股东！网友怒斥：ASML的钱将打水漂
9月7日消息，ASML注资15亿美元成Mistral最大股东，此举被视为加强欧洲科技主权的关键一步。双方有望技术协同，不过网友看法不一，有人忧稀释权益，也有人认为或带来额外利润。
谷歌诺奖大神哈萨比斯：五年内一半几率实现AGI，游戏、物理和生命的本质都是计算
谷歌DeepMind掌门人Demis Hassabis与Lex Fridman深度对话，预测未来五年有50%几率实现AGI，还从新颖角度阐述自然界模式可被建模，畅谈AI对游戏、科学研究等多领域的影响及应用。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降：Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降，Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作，有推理优势，还在内存优化等方面表现出色。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。