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谷歌给「AI解数学题」神话降温：能摘低垂果实，但过程依然痛苦
谷歌用Gemini对700个Erdős猜想做攻关实验，推进13个问题。但他们指出，这并不意味着AI能自动做数学研究，其背后核验等成本远超想象，还需警惕‘潜意识抄袭’。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
被 AI 大厂逼至绝望，这帮欧洲人发起了一场“科学复兴运动”
AI前沿成果被科技巨头锁在“黑箱”，欧洲科学家、工程师等发起“科学复兴运动”成立LAION。他们构建开放数据集，训练出表现优异的模型，还进行“爱丽丝梦游仙境”研究测试大模型，探讨推理模型发展方向。
成果三年两登Nature封面，这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化，重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息，构建互补通路，团队还研究算法融合信息，目前芯片进展良好。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
对话西工大徐韬：昇腾生态如何为AI创新装上涡轮增压？｜甲子光年
本文讲述西工大徐韬团队与昇腾平台深度合作的故事。他们从算子研究攻坚底层技术，开发抑郁症初筛等系统。昇腾还助力教学，让学生实践操作。未来，更多人将参与国产AI源头创新。
AI深度应用关键元年，快手重塑内容与商业价值
2025年是AI深度应用元年，AI走向产业级价值兑现。快手在1024程序员节展示AI与业务融合布局。程一笑称竞争关键是结合AI与场景，快手构建技术与应用栈，各业务成果显著，推动全链路AI重塑。
GPT-4V仅达Level-2？全球首个多模态通才段位排行榜发布，General-Level打造多模态通用AI评测新范式
General-Level团队提出全新评测框架General-Level和数据集General-Bench，构建超大规模评测基准和多模态通才模型排行榜。其用五级段位体系衡量模型通才能力，General-Bench覆盖多模态任务，排行榜分多层次榜单，目前各模型段位差异大，Level-5空缺。
OpenAI 黑科技 Deep Research 诞生记：一个工程师的“不务正业”如何改变 AI 战争格局
OpenAI宣布美国用户可免费使用集成于ChatGPT的AI研究助手Deep Research。OpenAI负责人分享其背后故事，探讨起源、人类专家数据作用等，还提及RFT时机、代理安全性等，并展望其能访问私有数据，适用于具体任务。