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马斯克发布 Grok 4 模型：推理能力较前代提升 10 倍，各学科测试接近满分
xAI 发布 Grok 4 及 Grok 4 Heavy 模型，推理能力较前代提升 10 倍，多测试接近满分。马斯克称其为世界最好 AI。它在多方面表现出色，如长任务能力强、推理效率佳等，但代码能力欠佳，且付费昂贵。后续还将推多款模型。
蚂蚁Ring-1T正式登场，万亿参数思考模型，数学能力对标IMO银牌
10月14日凌晨，蚂蚁万亿级思考模型Ring-1T正式登场，这是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在多项基准测试中表现出色，数学能力达IMO银牌水平，还展示了强大的代码、推理、写作等能力，其背后是IcePop算法与ASystem框架的支撑。
翁荔创业大模型首秀！告别“120亿美元估值0模型”
Thinking Machines Lab发布首个模型TML - Interaction - Small，联合创始人翁荔演示。该模型让实时交互成原生能力，响应延迟比GPT - realtime - 2.0快4倍，解决了多数AI“回合制”问题，还介绍了实现机制和公司过往情况。
GPT-5.2考赢人类！OpenAI警告：大模型能力已过剩，AGI天花板不是AI
GPT - 5.2在ARC - AGI - 2基准测试超人类，Poetiq系统让其准确率从60%提至75%。OpenAI称大模型进入‘能力过剩’阶段，未来AGI进展不止靠模型，更需人机协同。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
GPT-5编程专用版发布！独立连续编程7小时，简单任务提速10倍，VS Code就能用
OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型，支持独立连续编程7小时，有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力，简单任务提速10倍，复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系，升级IDE扩展等。
AI「自我复制」能力曝光！RepliBench警示：大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力，分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在部分子任务有进展，研究旨在平衡AI发展与安全，为技术变革导航。