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三季度，光刻之王“满血复活”，台积电成“AI印钞机”
日前，荷兰光刻机巨头ASML发布三季报，净销售额等数据亮眼，其预计四季度业绩更优，但2026年在华销售额或下降。同时，AI浪潮重塑芯片投资结构，ASML投资Mistral AI。台积电Q3营收、利润暴增，也面临依赖北美市场等问题。
SD又回来了！一秒出图，手机就能玩：SD3.5-Flash让专业AI绘画进入“闪电”时代
Stability AI联合萨里大学SketchX实验室推出SD3.5-Flash模型，能在普通电脑甚至手机上快速生成专业级高分辨率图片。它将推理步骤压缩、显存要求降低、出图时间大幅缩短，画质也没明显缩水，还在性能上反超SD3.5M。
AI Code要变天了，Meta首个代码世界模型登场！
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型（CWM），旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理，code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优，能与更大规模或闭权重的LLM竞争，还介绍了训练、数据集等情况。
斯坦福毕业，用RL做Agent，华人创业团队种子轮融资1200万美元
华人创业团队 Pokee.ai 以 RL 为核心开发 AI Agent，与主流以 LLM 为核心的方式不同。该团队创始人朱哲清有丰富经验，现完成 1200 万美元种子轮融资，产品公开测试版已上线。对话中还探讨了 Agent 特点、发展阶段等问题。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
AI杀死大学？教授ChatGPT教学逼疯学生，怒告学校讨要8000美元学费！
美国东北大学一名学生发现教授用ChatGPT生成课件，愤而起诉学校讨要8000美元学费。学生认为付高价学费应接受人类教导；教授则称AI可节省时间、充当助教。不同教授对AI使用看法不一，领英联合创始人看好AI在教育的应用。