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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。
让图像生成告别 AI 味！清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
7.5K Star！HKUDS开源AI全栈开发框架，产品经理的Demo神器！
AI时代从论文到产品Demo开发全链路工作耗时费力，现有Agent也有诸多问题。香港大学数据科学实验室（HKUDS）开发的DeepCode开源框架，定位“全自动AI软件开发框架”，可一键从论文/需求生成完整项目，已获7.5K Star。
Code2Video：代码驱动、智能体协同、精准可控的教学视频生成
新加坡国立大学 ShowLab 团队提出 Code2Video，一种基于代码驱动的视频生成新范式。它以可执行代码为媒介，结合三智能体协同框架，解决了现有文生视频方法在教育场景的不足，在美学和教学效果指标上有明显提升。
比起让大模型写 100 万字的小说，AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
OpenAI前CPO Kevin Weil创业，新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台，估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向，正从概念叙事进入基础设施建设阶段，包括数据、模型、应用层。
AI科学家登场！12小时抵人类科学家半年工作量，已有7项大成果
OpenAI CEO奥特曼期待GPT - 6实现「AI创造新科学」，类「AI科学家」Kosmos登场。它12小时完成人类半年工作量，有7项成果，能自主规划，从工具迈向合作者，但约20%结论需人类裁判，人机协作或重塑科研。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统，有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法，包括服务端和客户端配置，还提及搭建跟踪系统及后续计划，将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
斯坦福大模型推理课免费了，谷歌推理团队创始人主讲
谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou在斯坦福大学CS25讲“LLM推理”课。大模型推理是给出答案前的中间思考步骤，能让复杂问题可解、提升答案准确性。还介绍了让模型输出推理答案的方法及提升推理能力要点。
更高智商更快思考！蚂蚁开源最新万亿语言模型，多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T，超越多个开源和闭源模型，在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强，研发采用‘中训练+后训练’，还提出新奖励机制和LPO方法。