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豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
文章介绍字节跳动的LLM训练基础设施ByteRobust。它由控制和数据平面构成，关键目标是获高ETTR。该系统优先快速隔离故障、考量人为错误、控制恢复可变性，已部署超一年，效果显著。
阶跃星辰发布新一代基模 Step 3，原生多模态推理模型，性能达到开源 SOTA
WAIC 2025期间，阶跃星辰上线新一代基础大模型Step 3，7月31日将面向全球开源。还成立“模芯生态创新联盟”，与上海国有资本投资有限公司合作。Step 3性能达开源SOTA，推理效率高，适配多种芯片。
OpenAI推理第一人离职，7年打造了o3/o1/GPT-4/Codex
刚开年，OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职，他在OpenAI近七年，是构建o3、o1、GPT - 4等的关键人物。他称离职是去探索在OpenAI难以开展的研究，网友有感谢赞叹也有因人才流失而沮丧。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
英伟达全新开源模型：三倍吞吐、单卡可跑，还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5，实现SOTA表现，吞吐量提至前代3倍，可单卡高效运行。它采用NAS优化架构，经多数据集训练，现已开源。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
KAG-Thinker：「结构化」思考新范式，支持逻辑严谨的大模型复杂推理
近日，蚂蚁集团知识引擎团队协同高校发布 KAG-Thinker 模型，是 KAG 框架重要迭代。它聚焦复杂推理，建立结构化思考范式，实验显示其性能在多数据集上有提升，还在医疗问答验证了专业领域有效性。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
首个基因推理AI 横空出世！准确率飙至97%，彻底改变基因组学研究
多伦多大学等团队发布全球首个基因推理AI模型BioReason，将DNA基础模型与大语言模型融合，准确率从88%提至97%，可解释基因组变异致病机制，有望上线Hugging Face，应用前景广。