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NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
Mythos：普通人能自由使用旗舰 AI 的时代，可能要结束了
两天前，Anthropic 发布最强模型 Claude Mythos Preview，各方位性能超 Opus 4.6 模型，却不公开发布，只面向少数合作方开放。这或预示普通人自由用旗舰 AI 的时代将结束，引发对 AI 未来商业与使用模式的思考。
CES 2026趋势照进现实：算力引擎RK182X重塑千行百业，瑞芯微AI生态大会共建落地生态
CES2026推动AI走向现实应用，瑞芯微RK182X作为AIoT2.0算力引擎，在视觉语言和大语言模型表现卓越，支持Qwen3 - VL系列模型。它在音频体验、多领域赋能出色，瑞芯微还构建产业生态促场景落地。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈，复盘六年创业历程。他两次转型，最终聚焦搜索底座模型，公司被 Elastic 收购。他分享创业得失，认为团队聚焦、高效运营是壁垒，还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
清华、北大，上海交大等发布人机协同训练框架，让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。
混元 Hy3 发布：99% 的任务，够用了
腾讯混元模型 Hy3 正式上线，免费使用两周。它是快慢思考融合的 MoE 模型，主打 Coding 和 Agent 场景，性价比高。作者用它做了多项测试，如制作 PPT、开发代码、舆情分析等，还与 GLM - 5.1 对决，表现不错。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。