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从大数据到好猜想：如何用大模型做市场研究？
文章指出大模型重塑用户需求调研，并非按常规用AI获取和清洗数据，而是让模型扮演真实用户。以品牌分析社交媒体数据为例，探讨大数据局限，还介绍‘好猜想’标准，最后说明Atypica.AI能构建消费者智能体解决归纳问题。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
涌现之谜：AI如何像人一样思考与表达？
文章探讨AI如何像人一样思考与表达。早期自然语言处理受通用语法理论影响，但面对真实语言复杂性存在困难。人类经历第一次认知革命实现思维转变，AI也需足够大规模才能涌现复杂能力，“大”或是智能第一性原理。
堆推理链全错了！林俊旸离职首曝：曾在阿里 Qwen 踩中一个“致命”技术误区
阿里千问技术负责人林俊旸离职后发声，复盘 Qwen 训练尝试，指出合并 thinking 和 Instruct 模式不理想。他认为大模型未来应从‘推理思维’走向‘智能体思维’，并阐述了智能体思维的特点和挑战。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
断网后才发现脑子空空？132页论文实证：「脑腐」或成AI头号内伤
新智元报道，独立研究人员Rénald Gesnot从多维度审视AI对人思维的重塑。研究指出多数人用AI时被「降智」，存在认知卸载、「过滤气泡」、被「洗脑」等问题，还提出前进方向。
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。