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文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。
科学界论文高引第一人易主！AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基，影响自然语言处理等研究。他近期再创业，还介绍了论文引用排名情况，凸显AI和医学热度。
新鲜出炉！斯坦福2025 CS336课程全公开：从零开始搓大模型
斯坦福大学2025年春季CS336课程“从头开始创造语言模型”课程和材料全公开。介绍了讲师信息，课程目标是引导学生开发语言模型，含5单元19门课，注重实践，还说明了学习该课程需具备的能力。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
GPT-5超越人类医生！推理能力比专家高出24%，理解力强29%
最新研究显示，GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色，在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%，比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构，但现实应用还需更多实战考验。
震荡股市中的AI交易员：DeepSeek从从容容游刃有余? 港大开源一周8k星标走红
2025年10月美股震荡，港大黄超教授团队开源AI-Trader项目启动实盘测试，上线一周在GitHub获近8K星标。6位AI交易员投入纳斯达克100交易，实验测试其交易纪律、市场耐心和信息过滤能力。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板？EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。