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Ilya罕见发声：大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称，AI正从「规模时代」走向「科研时代」，主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题，给出独特见解。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
2025谷歌博士生奖学金揭晓，清华、科大、南大等校友入选
本周四，谷歌公布2025年度博士奖学金入围名单，获奖者来自35个国家和地区、12个研究领域，共255名博士生。文章介绍了各领域的华人研究者情况，涉及算法、架构、人机交互等多个方向。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
Embodied Arena：业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布，30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热，研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线，它全面统一且持续演进，涵盖22+基准测试和30+模型，构建评估体系，揭示关键洞察，为具身模型发展指引方向。
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。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖得主Hinton发表《玻尔兹曼机》演讲，内容于8月25日登APS期刊。他介绍‘霍普菲尔德网络’，分享创新应用，提出‘玻尔兹曼机学习算法’，后有受限玻尔兹曼机等成果，‘玻尔兹曼机’曾催化深度学习革命。
小扎噩梦来了！MSL两月爆雷8人闪辞，PyTorch元老出走实验室人心崩盘
Meta的超级智能实验室（MSL）成立仅两月，至少八位核心员工离职，不乏PyTorch元老和新招募的硅谷天才，部分直奔OpenAI。内部重组频繁、战略摇摆，Meta AI大计或翻车。
新天终启，万象智生！从AlphaGo到GPT-5，新智元十年见证ASI创世纪
2025年AI飞速发展，大模型发布密集，如OpenAI、谷歌等有诸多成果，中国造大模型也表现出色。新智元9月7日将举办十周年峰会，邀多位嘉宾探讨前沿突破，还将发布报告，人类将达ASI临界点。