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AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
看遍奥斯卡后，VLM达到电影摄影理解新SOTA｜上海AI Lab开源
上海人工智能实验室等推出ShotBench、ShotVL及ShotQA，ShotBench含超3.5k问答对，ShotQA约7万个问答对。ShotVL在ShotBench评测中表现出色，3B参数的ShotVL-3B增益达19.0%，超越GPT - 4o等。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。
C3仓库AI代码门禁通用实践：基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审
本文介绍C3仓库基于Qwen3 - Coder+RAG的代码评审实践，在CI流水线监听代码修改触发AI评审，可发现逻辑风险、拦截高危缺陷。该实践能提升评审效率与质量，可复用于代码门禁平台或辅助编程工具，当前仍在持续优化。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
Speech LLM 的下一个突破口：你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’，此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构，从输入端破局，仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’，对多模态模型设计有启发。
李飞飞发布全新世界模型
李飞飞团队的World Labs发布两款新模型Marble 1.1和Marble 1.1 - Plus，能将平面照片转化为3D世界、提升画面清晰度。二者各有侧重，前者重画质优化，后者重空间生成，官方建议新用户从1.1开始用。
Karpathy的软件3.0：Agent的原生世界
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示，AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令，软件3.0以上下文窗口为程序，LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架，给出创业建议。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型，32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型，介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成，展示了其在性能测试中的优异表现，推动金融科技智能化进程。