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LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
梁文锋狙击战：深扒那些梁文锋署名的论文有多牛
本文深度梳理了DeepSeek梁文锋过去三年署名的11篇AI核心论文，还原其从成本破局到Agent基础设施卡位的底层技术路线，拆解各论文核心突破，展现中国大模型差异化竞争路径。
从 GPT 到 Agent，技术与业务如何“双向奔赴”
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请徐文健、李陈忠、张昊阳探讨大模型产品落地路径。他们分享从 GPT 到 Agent 的经历、认知转变，讨论通用 Agent 及创业机会，还谈及 AI 产品难点和人才标准变化。
马斯克说到做到：开源X平台核心推荐算法
X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
从开源狂热到应用为王，AI 正在回归常识
AI行业正发生变化，模型行业对“开源还是闭源”态度转向商业共识，旗舰模型开始闭源；应用变得更重要，应用层机会多；智能体重新定义AI价值边界，推动行业从“模型思维”走向“系统思维”。
美国AI一骑绝尘，中国平均落后7个月！Epoch AI新报告出炉
Epoch AI报告指出，中国AI模型进展平均落后美国7个月，最小4个月，最大14个月。这差距本质是「开源vs闭源」差距，中国领先大模型多开源，美国前沿模型均闭源。不过中国AI追赶速度稳定。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。