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抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
为什么我坚决投入GEO（生成式引擎优化）？
AI改变流量分配规则，站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’，GEO应运而生。作者总结了GEO打法，如优化全站、关键页面，做结构化数据增强，还应用于自身产品。
The Batch: 872 | 机器藏羚羊混入羊群
中国科学院联合云深处科技等，将云深处科技的 X30 型四足机器人伪装成藏羚羊，引入可可西里保护区藏羚羊群，在不打扰它们的情况下进行观察。该机器人适应复杂地形和极端环境，还能跟踪羊群并传输数据。
科学智能2.0的「最强大脑」！上智院复旦无限光年联合发布开放平台
WAIC 2025上，上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年联合发布「星河启智科学智能开放平台」。它以六大核心能力打造科学智能生态、驱动科研范式变革，致力于实现「科学的AI次方」效应。
为什么 Coze 把他们最核心的框架都开源出来了？
Coze开源了Coze Studio和Coze Loop项目，前者工作流完整，有工作流引擎和插件框架；后者可调试、优化Prompt。采用Apache 2.0许可，适合个人和企业，还介绍了参与开源项目的方法及开源原因。
数学圈地震！o3靠直觉刷爆人类顶尖难题，14位专家集体破防
Epoch AI新研究发现，o3 - mini - high能破解顶尖数学难题，具备渊博学识且会基于直觉解题，但推理风格依赖直觉，缺乏严谨性和创造力，还存在投机取巧、幻觉等问题。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
Agent与工具交互平台级探索，只用接入一个MCP服务就能调用6000+工具
在模型性能趋同背景下，知识库、工具成AI应用差异壁垒。MCP规范Agent与工具交互，但在实际生产中有挑战。ACI.dev项目维护者Aipotheosis Labs探索简化Agent与外部工具集成等过程，对企业级应用有示范意义。