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靠创始人亲自假扮AI起家，如今估值10亿美元！印度CEO公开反内卷：从不在10点前起床，也不开例会
AI笔记创业公司Fireflies估值达10亿美元，其创始人曾人工假扮AI参会。CEO Krish Ramineni反内卷，让员工全远程自由工作。此“创业血泪史”公开后引争议，有人批有伦理风险，也有人认为是早期创业常态。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
Kimi K2 Thinking，最强思考模型，附实测
Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking模型，它能边思考边行动，是目前最强开源思考模型，多项指标超GPT - 5等闭源巨头。其具独特架构，有性能优势，还给出部署方式，实测表现佳。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
AI 正在奖励那些「最不专业」的人
文章以AI能力为上涨的潮水、个人专业技能为柱子作比，指出AI先替代简单重复工作，再逐级挑战复杂工作。高精尖专家因专业技能高难，难见AI价值；创业者则受益于AI对琐碎事务的处理。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。