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刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生

The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。

DeepAnalyze是面向自主数据科学的大语言模型，能自动完成数据科学任务，支持完整流程、开放式研究且完全开源。还提出两项关键技术。微舆 - BettaFish是舆情分析系统，四类智能体协同工作，有六大核心优势。

奥特曼宣传数月的GPT - 5上线24小时遭用户吐槽，实测基础数学、拼写有问题。其采用智能路由系统，调教欠佳。奥特曼承认自动切换器故障，基准测试结果混乱，还暴露AI评价难等问题。

英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。

预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。

一篇被ICLR接受为Oral的论文，因作者在arXiv预印本提及工作部分在被美国制裁的RAIRI机构完成，遭ICLR无视审稿直接拒稿。网友将其与NeurIPS类似事件对比，还对作者是否“刻意隐瞒”有不同看法。

KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。

大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生，但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文，首提 L0 - L5 六级自主性分级标准，还对现有研究回顾审视，指明挑战并描绘未来图景。

OpenAI提前发布Sora 2模型，可克隆音色，支持多语言。还推出似AI版抖音的社交APP，免费生成视频。测试显示，它有世界知识，能多参生成、自动切镜头，在多方面表现出色，但版权限制严，部分一致性待提升。