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硅谷前沿访谈：CUDA之父复盘英伟达20年护城河，揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck，探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段，阐述 CUDA 成功原因，还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
社区供稿丨AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型开源，它基于 4B 参数，在深度探索类任务表现佳。有打破参数壁垒等亮点，还开源配套工具，提供应对小模型挑战方法，邀伙伴共建生态。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。
苹果M5「夜袭」高通英特尔！AI算力狂飙400%，Pro三剑客火速上新
苹果悄无声息更新官网，三款核心产品14寸MacBook Pro、iPad Pro以及Vision Pro换上全新M5芯片。M5芯片性能提升显著，AI能力连翻数倍，加量不加价，在AI、图形处理等多方面有重大升级。
又一推理新范式：将LLM自身视作「改进操作符」，突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。
119 页硬核报告丨AI 2030：算力、能源与科研的未来预测
Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告，探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响，认为扩张很可能持续，还会加速多领域科学研发，虽预测有不确定性，但 AI 会成关键技术。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。