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奥特曼亲自上阵，Images 2.0登顶王座！大米刻字，生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0，奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI，能精准听懂中文指令、渲染复杂UI，在Arena榜单登顶，解决了多语言、风格等痛点。
“最美产品经理”宋紫薇，创业AI硬件首款产品曝光
前vivo「最美产品经理」宋紫薇AI创业细节曝光，其创立的薇光点亮瞄准AI化妆镜赛道。智能化妆镜并非新事物，此前存在不够智能、价格贵等问题，而AI赋能或让玩法升级，还能探索新商业模式。
高阶程序，让AI从技术可行到商业可信的最后一公里
文章指出进入AI下半场，可靠性成关键。当前多种探索路径有局限，企业常用RAG、智能体框架等方案也各有问题。而高阶程序（HOP）是神经 - 符号思想的工程实践，能为AI构建可靠控制系统，已在金融等行业展现价值。
人格向量：大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移，传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”，实现提前预测、实时监控和主动控制，为AI安全提供数学框架。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
SGLang JIT Kernel 介绍
文章介绍SGLang JIT Kernel，此前开发CUDA Kernel流程繁琐、编译时间长，现基于TVM - FFI探索JIT开发加速迭代。文中梳理其机制、抽象及新增Kernel流程，还给出环境设置、目录结构等内容，并以实例说明开发过程。