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10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
11 万 Star 的开源项目，给 AI 编码代理补流程，这套 Superpowers 值得装
110多K Star的开源项目Superpowers，是完整软件开发工作流程，基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式，用苏格拉底式追问澄清需求，工作流覆盖多领域，支持多平台，一行命令即可安装。
搞不懂Skills？看看Claude Code内部工程师们是怎么玩的
文章来自Anthropic的Claude Code团队工程师，介绍了Claude Code中Skills功能。阐述Skills定义、类型，给出制作技巧，如避免陈述显而易见内容、构建陷阱部分等，还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
太巅了！MIT老哥在Transformer里造了台计算机，LLM从此不需要调用外部工具？
LLM在数学推理表现佳，但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机，实现WebAssembly解释器，解决数独难题，还突破注意力机制瓶颈，打开软件与神经网络新接口。
分享2篇OpenClaw最新Skill论文~
OpenClaw作为最大开源Agent框架，其Skill生态安全受关注。分享两篇论文，《Clawdrain》揭示Token耗尽攻击，《SkillFortify》提出形式化防御框架，从攻防维度揭示OpenClaw深层安全风险。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
人类遗忘的难题解法，被GPT-5重新找出来了
GPT-5 Pro从埃尔德什问题定位到关键文献，发现该“未解决”数学难题早在2003年已被解决。此前网友曾热烈讨论此问题，此外，有教授称GPT-5 Pro能快速发现论文漏洞。
AIME'25满分炸场！Qwen一波七连发，全家桶大更新
云栖大会上，通义团队成果丰硕。Qwen3-Max性能提升，数学评测满分，多测试成绩优异；Qwen3-VL、Qwen3-Omni等开源，各有亮点；Qwen3-Coder升级。吴泳铭称要发展超级人工智能。