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大模型追逐星辰大海，GPT和Gemini国际天文奥赛夺金
新论文以国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛 (IOAA) 为基准测试，证明 GPT - 5 和 Gemini 2.5 Pro 能在天文奥赛获金牌。研究还分析不同模型表现、与人类成绩对比及错误类型，强调需全面评估模型科研潜力。
国产大模型新SOTA：蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5
蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。
让大模型合成检查器：UIUC团队挖出Linux内核90余个长期潜伏漏洞
伊利诺伊大学香槟分校张令明老师团队的论文提出KNighter，它让大模型生成静态分析检查器，在Linux内核挖出92个长期潜伏漏洞，将LLM归纳能力沉淀为规则，带来可落地等好处。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型，离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。
大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF：利用「验证非对称性」，只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。
Anthropic CPO：AI写9成代码后，我们迎来了新噩梦！
本文是对Anthropic CPO Mike Krieger的播客访谈。他谈到AI重塑软件开发，约90%代码由AI编写；还分享产品经理价值、Anthropic战略、Artifact关闭原因等，对AI认知从工具变为战略伙伴。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
AI编码新神登基，藏师傅一手Claude 4实测
Claude 4低调发布，Anthropic称Claude Opus 4是全球最佳编码模型。发布内容含扩展思维、新模型能力等，还公布定价。Claude Opus 4编码和记忆能力强，实测表现出色，Claude Sonnet 4也有提升且免费。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。