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现在，最会赚钱的AI是Qwen3！全球六大模型厮杀，Top 2来自中国
大模型「炒股」大赛中，阿里Qwen3 Max逆袭DeepSeek夺冠，成「最会赚钱」模型，GPT - 5成「最会赔钱」AI。比赛由Nof1实验室打造，Qwen3 Max成绩体现国产大模型实力。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
大模型评估排障指南 | 关于 LaTeX 公式解析
这是大模型评估排障指南系列第二篇，聚焦 LaTeX 公式解析。评估难点是解析和比较模型输出与标准答案，无标准方法。lm - evaluation 框架用 sympy 解析准确率约 0.94，还给出缓解问题办法。
国产大模型持续开源的一周：DeepSeek、Qwen、字节、书生~
国产开源大模型持续发力，本周DeepSeek V3.1、字节Seed-OSS-36B等接连发布。此外，马斯克xAI正式开源Grok 2.5，英伟达也开源了Nemotron-Nano-9B-v2。PaperAgent专题进行了梳理盘点。
字节发了个机器人全能大模型，带队人李航
字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。
统一架构新思考，北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。
时隔一年，再次使用7个国产AI大模型写高考作文，国产模型的进步也太大了！有彩蛋。
去年评测国产模型写高考作文能力时，各模型问题不少，如用词重复、字数不足。今年再次测试7个国产模型，能力有指数级提升，文采惊人，扣题方面通义千问和文心一言表现出色。文末还有海外模型“翻车”彩蛋。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。