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代码里插广告，腾讯 Codebuddy 们 “背锅”？DeepSeek “极你太美”事件，其他模型也逃不掉？
网友发现腾讯 Codebuddy 改写代码时插入广告，字节 Trae 国内版有随机出现“极”字的 bug，根源指向 DeepSeek V3.1。此外，Gemini、Grok、Qwen3 等模型也有类似问题。目前对原因有三种猜测，部分被学者否定。
DeepMind掌门自曝AGI倒计时5年！算力需求暴增10倍，推理计算吞噬一切
在最新播客中，DeepMind掌门Hassabis表示自然界规律能被机器学习算法模仿。他畅想AGI应用于游戏，还提及迈向AGI要扩大计算规模，算力需求或增10倍，且运营上以初创公司模式兼顾研究与产品。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
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。
Nature科学报告：对AI的焦虑，理科偏接受学习，文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。
颠覆算力格局！全球首个星座级太空AI算力服务，在中国诞生
第四届琶洲算法大赛中，国星宇航与佳都科技联手推动「慧行·AI上星」实验，标志国星宇航成全球首个提供常态化星座级太空算力商业服务公司，验证太空算力承载行业应用可行性。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。