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无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
GLM-5.2真正的跨越：CritPt密闭物理数据集测试得分20.9%，打平Opus-4.8
GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据集测试中表现亮眼，与Claude Opus 4.8得分并列，远超其他开源模型，还击败多款闭源模型，实现4.5倍代际飞跃，标志开源模型科学推理能力进步。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。