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马斯克开源新模型：能实时抓取社交平台数据，20万块H100训练
马斯克旗下xAI开源去年最佳模型Grok - 2.5，6个月内还将开源旗舰模型Grok 3。Grok - 2.5可实时抓取社交平台X数据，用超20万块H100训练，性能超GPT - 4o等，应用场景广泛。
拿下五角大楼大单后，OpenAI被曝开始向北约推销军事化AI
刚拿下五角大楼大单，OpenAI 转头向北约推销军事化 AI。其 CEO 奥特曼称要覆盖北约「所有机密网络」，后解释为「非机密网络」。Anthropic 因坚守安全红线被国防部出局，OpenAI 却拥抱军工，其「护栏工程学」难控风险。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
文章介绍字节跳动的LLM训练基础设施ByteRobust。它由控制和数据平面构成，关键目标是获高ETTR。该系统优先快速隔离故障、考量人为错误、控制恢复可变性，已部署超一年，效果显著。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
鸿蒙终端数量突破千万后，华为发布亿元级应用开发激励计划
华为宣布搭载HarmonyOS 5的终端数量突破千万后，推出「鸿蒙应用开发者激励计划2025」，上亿元补贴，单个开发者累计奖金上限600万。该计划激励力度更大、应用形态更广，意在引导开发者长期投入。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
飞书和豆包合并后的第一个Agent产品，豆包工作，它来了。
字节发布飞书与豆包整合后的首个产品——豆包工作，它是完整办公 Agent，与飞书原生打通，功能丰富。对用飞书办公的公司而言，使用便捷，还便于管理 AI 额度，是很好的 Agent 起手式。