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千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
GPT-5被批过度炒作、性能落后，OpenAI联创揭秘其中原因：我们把它关在 “象牙塔”，和现实世界接触不够
OpenAI 发布 GPT - 5 进军企业市场，虽发布不顺利，但部分初创公司和企业客户反馈其在复杂任务表现出色、价格低廉。OpenAI 联创 Greg Brockman 揭秘 GPT - 5，称其代表‘几乎难以形容的智能’，是科研好伙伴，还探讨算力、模型训练等问题。
从 AI 创业角度看 GEO：如何引流、效果评估，以及创业机会在哪里？
文章从AI创业角度剖析GEO，介绍其原理、内容优化策略、实操建议、效果评估搭建、代表产品等，指出GEO与SEO不同，虽有争议但值得做，还探讨了相比SEO的更多想象空间。
砺算科技GPU背后的故事
文章讲述砺算科技GPU背后故事，包括其团队核心成员来源，经历的资金、欠薪等问题，还提及S3人员流动衍生出的其他GPU企业。分析砺算科技团队稀缺性、融资短板等情况，对比不同GPU发展路线。