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微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
独家解读｜2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移，高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势，如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等，还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
Agent、图像、视频全是大版本升级：春晚还没开，豆包AI就火了
2026年AI市场竞争激烈，海外公司密集发布新模型致华尔街震动。国内腾讯、阿里、字节参战，字节官宣豆包参与春晚互动。2月14日火山引擎宣布豆包系列模型全面升级，含大模型2.0、图像模型Seedream 5.0 Lite、视频模型Seedance 2.0。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
腾讯混元CL-bench续作发布，让大模型读懂你的日常生活
腾讯混元团队推出CL - Bench Life，用于精准衡量AI在现实生活中的“上下文学习”能力。测试12个语言模型，结果显示模型处理高噪声零碎context能力不足，揭示当前顶尖AI模型还远未读懂日常。
不只是DeepSeek V4，还有个万亿级大模型，训推全程国产芯片
2026年4月24日，DeepSeek发布新一代模型DeepSeek - V4系列预览版并开源。同日，美团用全国产算力集群训练出万亿参数大模型LongCat - 2.0系列预览版，训推全流程摆脱英伟达，在国产算力支撑万亿级模型研发上取得突破。
中国AGI深度时刻！杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨大咖们2026开年重磅交锋
2025年中国开源模型表现出色，AI大模型探索新范式。AGI - Next前沿峰会嘉宾探讨AGI发展，指出大模型To C与To B市场逻辑分化，还谈及自主进化、智能体变革及中国AI发展路径等问题。