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推理效率狂飙60倍：DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。
Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光：30万次压力测试揭示AI规范缺陷
Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法，基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景，分析12个前沿大模型回答，揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
Nature点赞！哈佛MIT最新作：AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse，这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具，解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题，推动科研自动化升级，助力打造AI科学家。
Qoder + ADB Supabase ：5分钟GET超火AI手办生图APP
本文介绍如何用Qoder、阿里云ADB Supabase和通义千问图像编辑模型，快速搭建AI手办生图Flutter移动端应用，无需自建传统后端，涵盖思路、环境准备、各环节配置及流程等内容。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
13万被引！ImageNet作者苏昊或将加盟复旦
近期，「UCSD副教授苏昊将加盟复旦」传言不断，但尚无权威公开信息证实。苏昊是ImageNet早期参与者，科研成果丰硕，论文被引达13.3万。若加盟，或为复旦带来多方面提升，但也面临诸多挑战。
超强开源模型Qwen3、DeepSeek-V3.1，都被云计算一哥「收」了
亚马逊云科技两大AI平台支持多款新模型，Qwen3和DeepSeek-V3.1已上线Amazon Bedrock。其坚持“Choice Matters”战略，为用户提供多样选择，保障数据安全，还可基于开源模型定制开发。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。