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抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。
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。
美团提出首个语音交互GUI智能体，端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech，这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题，团队经多步骤研发，其性能评估表现佳，还给出招聘信息。
[Triton编程][基础]vLLM Triton Merge Attention States Kernel详解
文章详细介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现，与PyTorch原生实现对比，该Triton kernel最高可实现3 - 5倍以上算子加速。内容涵盖Merge Attention States概念、PyTorch实现、Triton基础算子、分析及性能评估等。
AI 太烧钱！微软选择「倒戈」DeepSeek
微软宣布Copilot Cowork全球上线并引入按使用量计费机制，还评估引入DeepSeek V4。Agent普及使AI成本问题凸显，微软进行系统性重构，构建质量保障体系，成本工程化能力成竞争新焦点。
揭秘！RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术，许多RLVR方法会进行组内优势估计，北航等最新工作揭示其存在系统性偏差，困难题优势被低估，简单题被高估。这会影响训练，论文提出校正算法。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
45年数论猜想被GPT-5.2 Pro独立完成证明，陶哲轩：没犯任何错误
2025年1月17日，研究者Neel Somani让GPT-5.2 Pro解1980年提出的埃尔德什猜想第281号问题，证明经陶哲轩验证成立。此外，网友发现有更简单经典解法。陶哲轩提醒评估AI真实成功率有报告偏差。
小扎狂砸3亿美金薪酬包！奥特曼放狠话：传教士终将打败雇佣兵
新智元报道，Meta挖走近十位OpenAI研究员，小扎砸3亿美金薪酬包。奥特曼内部喊话“传教士将打败雇佣兵”，抨击Meta挖人，还暗示评估薪酬方案。当前硅谷AI抢人大战白热化，人才薪酬暴涨。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。