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上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
吴恩达年终总结：2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出，今年推理模型性能提升但有成本，AI人才争夺激烈、薪酬高，数据中心建设投入大，智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro！北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2，相比GPT - 5.1在多实用领域更强，视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力，还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
AI问答，直接「拍」给你看！来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式，发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成，通过联合分组相对策略优化算法协同优化，在教学和预测应用上效果超现有模型。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。
Sora 2干翻Veo 3？超全对比实测：会中文脱口秀，但体操翻车，附有效邀请码
OpenAI推出Sora2，可生成20秒1080p视频，在物理准确性等方面更优，还具备音画同步能力。文章对Sora2和谷歌Veo3进行多轮对比实测，涉及不同场景，也提及Sora2版权保护及App相关情况。
刚刚，GPT-5 Pro自证全新数学定理！OpenAI总裁直呼颠覆，大佬们集体转发
微软前AI副总裁Sebastien Bubeck让GPT - 5 Pro求解论文中未解数学区间，模型将已知下限从1/L推进到1.5/L，虽论文作者后续超了AI，但此发现仍令人鼓舞，大佬认为AI或改变数学领域。