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隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
谷歌开源Gemma 3n：2G内存就能跑，100亿参数内最强多模态模型
本周五凌晨，谷歌正式发布、开源全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。它有多模态设计、专为设备端优化等特性，核心是 MatFormer 架构，还采用了 PLE 技术等，在多方面实现质量提升。
北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
谢赛宁苏昊CVPR25获奖！华人博士王建元一作拿下最佳论文
CVPR 2025奖项揭晓，谢赛宁、苏昊获青年学者奖。最佳论文《VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer》由王建元一作。还介绍了最佳学生论文及4篇荣誉提名论文的亮点与应用前景。
“甲方快乐模型”诞生，拿下平面设计新SOTA！多条件一键生成，还能独立调整元素 | 复旦＆字节
复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型，可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题，在多维度评估基准上表现出色，还支持多轮编辑。
阿里智能体多轮推理超越GPT-4o，开源模型也能做Deep Research
通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer，其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径，也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色，团队还对其未来应用做了展望。
昇腾+鲲鹏联手上大招！华为爆改MoE训练，吞吐再飙升20%，内存省70%
最近华为在MoE训练系统给出算子和内存优化新方案，三大核心算子全面提速，系统吞吐再提20%，Selective R/S实现内存节省70%，为大规模MoE模型训练扫清障碍。
华为曝光两大黑科技！打破推理延迟魔咒，大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新，对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点，将投机推理框架耗时降至1ms；OptiQuant支持灵活量化，为大模型推理提供高性价比。
GPT-4V仅达Level-2？全球首个多模态通才段位排行榜发布，General-Level打造多模态通用AI评测新范式
General-Level团队提出全新评测框架General-Level和数据集General-Bench，构建超大规模评测基准和多模态通才模型排行榜。其用五级段位体系衡量模型通才能力，General-Bench覆盖多模态任务，排行榜分多层次榜单，目前各模型段位差异大，Level-5空缺。