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多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。
离开OpenAI和Google后，两位大模型核心负责人决定卷下一代架构
曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek，与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil，共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题，认为下一代架构要能持续学习，还计划打造自动化AI实验室。
千问APP迈出重要一步：打通阿里生态业务，这可能是AI应用最坚固的护城河。
Google宣布Gemini联手沃尔玛让AI帮用户购物支付，被指是AI Agent落地时刻。而千问APP悄悄上线任务助理功能，打通阿里生态业务，调用淘宝、高德等MCP，能执行复杂任务，生态或是Agent终极壁垒。
基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文 | NeurIPS'25
港科大论文指出，随着科学问题复杂度提升，传统科研范式显露出局限。基础模型（FMs）横空出世，具备通用性、规模与知识覆盖、推理与生成能力，可能引领科学进入第五范式，但也面临偏见、幻觉等问题。
6666！NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人，指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化，这给正火热的RLVR泼了冷水。
字节开源DreamO，一个框架包揽多种图像定制需求
近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力，但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架，支持多种图像定制任务，有特征路由约束机制，能解决特征冲突，还介绍其技术原理与各任务效果。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
iPhone本地跑Gemma 4火了，0 token时代还有多远？
谷歌开源新模型Gemma 4，部分小型号可在手机端本地运行，速度惊人，还有128k上下文窗口。但在处理复杂任务时表现欠佳。未来端侧模型有望蚕食云端高频简单任务，将冲击现有AI商业模式。