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「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
刚刚！Sam Altman官宣：Plus用户GPT-5推理提至每周3000次，AI版电车难题已来
Sam Altman官宣ChatGPT Plus用户GPT - 5级推理额度提至每周3000次，还将更新UI、公布算力权衡策略。同时指出GPT - 5推出带来AI情感依恋及伦理困境，如AI成情感寄托时公司如何应对等问题。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
打破AI能力的惯性评估方式，红杉中国推出全新双轨基准测试xbench｜甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制，首期发布两个核心评估集并给出综合排名，公开后邀各界完善。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。
数据分析师如何快速建立在 AI 时代最值钱的能力：一份可落地的行动路线图
文章借Snowflake分享，探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化，指出数据叙事成稀缺技能，还给出普通职场人90天AI逆袭路线图，强调人类在决策判断上的不可替代性。