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RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
State of AI 2025：霍桑效应下，AI 是「赚钱机器」还是「泡沫机器」？
Air Street Capital发布2025年度《State of AI Report》，证实AI成重要经济增长动力，但技术突进伴随矛盾。报告提及AI推理能力有‘霍桑效应’，或成泡沫，不过AI - first公司商业化加速，付费工具采用率和合同价值飙升。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
GPT‑5深夜发布：模型之战结束，Agent之战开始！
昨晚，炒作一月的GPT - 5正式发布，标志原生Agent时代到来。体验显示其压低幻觉、提升指令遵循与推理能力。文中还对比了GPT - 5、Gemini、Claude等模型在不同场景表现，指出御三家路线分化及三条反常识判断。
内幕曝光：OpenAI模型坦承不会第六题，3人俩月拿下IMO金牌！
OpenAI三人团队俩月让AI达IMO金牌水平。他们用多智能体系统技术，使模型能短时间解复杂问题。新模型有自省能力，减少“幻觉”问题。此次突破是通用推理技术进步，未来将整合进更多模型。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
DeepSeek识图模式全量上线，却认不出自家老板梁文锋
端午节前，DeepSeek全量推送识图模式。测试发现，它能认出黄仁勋，但忽略‘豆汁’字样，识别人物和潦草汉字准确率低，不过识别文物能力不错。还比较了与其他模型在乐理推理测试中的表现，开发者有新疑问待解答。
7B模型对标GPT-4o，全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym，提供评估基准和训练生态，提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平，解决医疗AI编程瓶颈。
大模型是不是到顶了？瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶，指出‘到顶’争论分三个问题，靠堆大模型提升能力之路变平，受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向，未来进步或来自更会用算力。