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《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。