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告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
Anthropic 反杀 OpenAI，LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示，Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能，支出从训练转向推理。
数学圈地震！o3靠直觉刷爆人类顶尖难题，14位专家集体破防
Epoch AI新研究发现，o3 - mini - high能破解顶尖数学难题，具备渊博学识且会基于直觉解题，但推理风格依赖直觉，缺乏严谨性和创造力，还存在投机取巧、幻觉等问题。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
鹏城实验室 X 中大hcp实验室推出 RADAR : 具身智能评测的新标杆
RADAR是鹏城实验室与中大hcp实验室为具身智能领域设计的评测基准，解决现有评测体系三大缺陷，通过创新设计揭示模型不足，为研究者提供方向，推动具身智能实用化。
不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。
《时代》2025重塑世界的五大AI进展
本文讲述2025年AI重大进展。中国Deepseek R1开源模型冲击全球格局，AI具备思考能力，特朗普政府推“星际之门计划”，AI公司支出逼近1万亿美元，同时AI与人类关系更复杂，引发风险思考。
DeepSeek悄悄开源LPLB：用线性规划解决MoE负载不均
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线新代码库 LPLB 解决 MoE 负载不均。它利用线性规划算法优化专家并行工作负载分配，能处理动态波动，但也存在忽略非线性成本等局限，对 MoE 架构训练加速有参考价值。
OpenAI官宣GPT-6 Astra，AGI时代要来了吗
OpenAI官宣GPT - 6 Astra，自称‘世界上最聪明、对齐最好的模型’，总裁称迎来AGI时代。它成绩亮眼，能直接完成工作，达网络安全阈值，训练让AI深度参与，但价格较贵。
Thinking with Video：一种全新的思考范式
在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。