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Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
只用国产GPU训练的大模型性能飙升100%！国内唯一，更懂你
科大讯飞发布全国产算力训练的讯飞星火X1.5，推理效率暴涨100%，综合性能跻身全球顶级。还首发非自回归语音大模型架构，效果提升、成本降低。此外，展示多领域应用成果，发布相关产品，开源智能体平台。
训练大模型玩《反恐精英》：自带外挂一枪爆头，堪比职业玩家
动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构，开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英：全球攻势》测试中，它表现出色，性能超现有机器人，还具提前预判移动等创新。
翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司，公开第二篇论文
明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文，主题为“Modular Manifolds”，通过统一框架约束和优化网络不同层/模块，提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路，若应用于大模型，训练效率和稳定性将大幅提升。
FlashInfer集成TensorRT-LLM cubin kernel技术分析
文章以MoE模块为例，分析FlashInfer集成TensorRT-LLM的技术。探讨如何不依赖源码用其优化内核、动态加载管理CUBIN文件，介绍集成架构、源码集成技术、CUBIN动态加载系统等内容。
Agent上下文工程被Cursor玩出了新高度~
Cursor的agent为所有模型使用动态上下文，在保持质量时更智能填充上下文。代码Agent改变软件开发方式，Cursor提出动态上下文发现模式，介绍了在其中使用该模式的做法及优势。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
Ilya交卷！黄仁勋砸50亿押注SSI，首个模型疑本周发布
Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型，引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作，提升其算力。该模型基于测试时训练架构，能边学边进化，或终结大模型“预训练时代”。