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英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。
国产LLM大爆发的一周，Hugging Face热榜被承包了！
这一周国产开源LLM集中爆发，GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型；Qwen3各版本在不同能力上提升显著；Step3是多模态推理模型；腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。
李飞飞发布全新世界模型
李飞飞团队的World Labs发布两款新模型Marble 1.1和Marble 1.1 - Plus，能将平面照片转化为3D世界、提升画面清晰度。二者各有侧重，前者重画质优化，后者重空间生成，官方建议新用户从1.1开始用。
DeepSeek V3.1 领衔，万字长文CodeBuddy AI Coding 企业落地实践思考
文章结合腾讯CodeBuddy IDE工具，为企业AI CODING落地提供指南。先诊断团队研发流程痛点，给出解决思路；介绍选择AI CODING工具的考量因素及CodeBuddy特色；阐述落地实践问题与应对，构建工作流，还提及使用价值、心得、产品思考与未来展望。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI？
近日，XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent，在评测中领先。其采用AI4AI方法，让AI参与研发判断。团队接受采访，探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等，还分享了改进案例和未来方向。
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
拾象 AGI 观察：LLM 路线分化，AI 产品的非技术壁垒，Agent“保鲜窗口期”
这是「海外独角兽」的AI领域观察栏目访谈，拾象CEO李广密和财经作者张小珺梳理LLM领域信号。2025 Q2全球大模型爆发性强且分化，还提到AI Labs路线、产品壁垒、“保鲜窗口”及Agent体验等内容。