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图解GPT-OSS：架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
Gemini再揽金牌，力压大学学霸，AI数学推理时代来了！
苏黎世联邦理工学院博士生在大学生国际数学竞赛（IMC）测试了Gemini三种模式，其表现远高于金牌门槛，远超普通大学生。研究人员还从模型输出提取见解，展现了Gemini在数学推理上的优势，凸显AI数学推理能力日益强大。
聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
我们开源了一个可以降低 AIGC 率的模型
毕业季学校查 AI 率，作者为降 AIGC 率，经尝试不同路径后训练出模型。介绍训练数据和过程，包括 SFT、DPO 各阶段，展示改写效果，还开源模型和数据，最后引发对教育检测的思考。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
你敢信？GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了
Agent S3刷新了计算机使用智能体（CUA）在「OSWorld」基准测试的记录，性能达69.9%，接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展，还精简框架、引入原生代码智能体，已开源并发布论文。