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逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。
115万片晶圆，决定2026年的“芯片战”，苹果、联发科、OpenAI火线入局
2026年“芯片战”激烈，黄仁勋宣称90%的ASIC项目会失败。AI算力芯片出货格局取决于台积电CoWoS产能。英伟达有望拿近60%产能，GPGPU阵营火力强，ASIC用于特定场景，未来或现“GPU+ASIC”混合算力世界。
梁文锋执笔的R1论文登上Nature封面！首次回应外界三大质疑
9月17日，DeepSeek创始人梁文锋通讯作者名义发表的DeepSeek - R1论文登《自然》封面。该模型借助强化学习自主形成推理能力，在Hugging Face下载量破1090万次。新版论文回应质疑，披露训练细节，虽有不足但引发学界关注。
DeepSeek-V3.1震撼发布，全球开源编程登顶！R1/V3首度合体，训练量暴增10倍
DeepSeek正式上线DeepSeek-V3.1，作为首款「混合推理」模型，将开启智能体新时代。它参数共671B，具强大智能体能力，编程击败Claude 4，训练量大幅扩增，在多方面测试表现出色，稳坐编程开源第一王座。
供需失衡的窗口期里，商汤大装置把国产算力做成了正毛利生意
WAIC期间，商汤大装置举办AI基础设施论坛，展示国产算力成绩单，将国产芯片业务毛利率做到正数。其通过异构混合推理等操作方法论，提升芯片利用率，还在多领域合作，虽红利或收窄，但方法论有长期价值。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
对话心资本吴炳见：我不问AI创业的“终局”｜甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI，分享投资理念，如共鸣时投资、关注当下问题；分析AI发展阶段、应用情况，认为Agent是核心应用形态；还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
OpenAI新模型，被曝秘密训练中！万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料，OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型，下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣，但面临基础设施瓶颈，奖励函数难定等问题。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。