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Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
GPT-5数字母依然翻车！马库斯：泛化问题仍未解决，Scaling无法实现AGI
杜克大学教授让GPT - 5数blueberry里的b，结果GPT - 5多次答错。著名学者马库斯整理其各种bug，指出大模型泛化问题严重，认为Scaling无法实现AGI，转向神经符号AI才是途径。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
Ropedia刘子纬：具身智能的Scaling Law，不是算力，是人类的经验
Ropedia刘子纬指出，当前物理AI面临差距，下一阶段需Scaling人类物理世界的经验。Ropedia构建真实世界经验引擎，形成经验飞轮，目标是打造能看见、记住、想象并行动的模型。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
智源悟界·Emu3.5发布，开启“下一个状态预测”！王仲远：或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5，在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升，或开启第三个Scaling范式，还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
具身Scaling Law押对了！独角兽新品1小时学会新任务，重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1，它在精细任务上表现出色，成功率大幅提升、效率加快，验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构，采用新技术提升性能。
Agent全自动搭建代码运行环境，实时更新解决评测过拟合/数据污染问题｜微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多，制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live，引入新Issue，实现环境自动化构建与更新，打破传统局限，还揭示传统基准过拟合问题。