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剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
光掩模版：芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”，其制造流程复杂，精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长，亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破，但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
她们估值840亿，刚发了第一个AI成果
估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
资本视角下的智造落地战：五位投资人划定关键赛道与投资红线｜甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，五位投资人共议智能制造。他们认为当前制造业面临降本增效等挑战，投资时“团队”是关键，中国智能制造在多领域有成长空间，创业者要内修能力、外抓需求。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。
最高提效8倍！腾讯游戏发布专业游戏AI大模型，美术师做动画不用辣么“肝”了
在Devcom开发者大会上，AI成焦点。腾讯游戏发布游戏创作AI全链路解决方案VISVISE，含动画制作等四大管线，能辅助美术完成重复工作。如MotionBlink可自动补帧，GoSkinning已在多游戏应用，提升了制作效率。
Claude Code 究竟牛在哪里？（以及如何在你的 AI 智能体中复刻它的魔法！）
文章介绍Claude Code是出色的AI智能体，比Cursor等好用。它设计简单，提示词和工具弥补模型缺点。作者基于使用经验，给出打造类似智能体的要点，包括控制循环、提示词、工具和可引导性等方面。