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梁文锋执笔的R1论文登上Nature封面！首次回应外界三大质疑
9月17日，DeepSeek创始人梁文锋通讯作者名义发表的DeepSeek - R1论文登《自然》封面。该模型借助强化学习自主形成推理能力，在Hugging Face下载量破1090万次。新版论文回应质疑，披露训练细节，虽有不足但引发学界关注。
AI读网页，这次真不一样了，谷歌Gemini解锁「详解网页」新技能
谷歌在Gemini API上线URL Context功能，能让Gemini模型访问并处理URL内容。与普通扔链接给AI不同，它可深度完整解析文档。有深度解析PDF等能力，被指或成RAG替代方案，也有能力边界。
抢先OpenAI？AIUI全新升级燃爆22亿终端，国内大厂定义智能交互
科大讯飞围绕智能交互场景，对AIUI、机器人超脑等4大平台全面升级。其AIUI以大模型为引擎，有儿童专属交互方案，还推出智能眼镜“三麦阵列”等，各平台在多领域应用成果显著。
曦望，死磕AI推理成本｜甲子光年
1月27日，国产GPU厂商曦望发布新一代推理GPU芯片启望S3等。启望S3面向大模型推理定制，设计系统级重构，单位Token推理成本降约90%。曦望还推出超节点方案及推理云计划，目标是极致推理性价比。
谷歌、Anthropic双重围剿下的OpenAI，正面临「生死抉择」
进入2026年，OpenAI将部分重心转向企业级市场，CEO奥特曼召集企业高管聚会，传达服务企业用户意向，还将推新方案助企业AI转型。其发力企业市场，是因流量被谷歌等竞品追赶，似走到转型十字路口。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
开源！强效果，高性能，严隐私？我全都要：OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL，含 0.6B - 4B 四档尺寸套件，有通用能力强等优势。它经多阶段训练，OPPO 还构建端侧部署方案，评测显示其在多方面表现优异，未来会继续技术革新。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。