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英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业，打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生，CUDA曾是失败项目，却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划，创新源于多元互动。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核
近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。
一盘大棋！OpenAI「截胡」IMO金牌，奥特曼为GPT-5献上「核弹级」预热
OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌，抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM，在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热，陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。
24小时快速入门大热语言Rust！学不会来找我
文章从Rust核心语法等基础入手，介绍其不同于其它语言的思维方式，还通过实战项目带读者入门。阐述了安装、工具使用，用greplite小程序介绍语言特点，讲解组织数据方式、所有权等，最后实现mini - redis并给出学习建议。
GPT-5暴写「屎山代码」！14个Prompt，看穿GPT-1到GPT-5七年智商进化史
GPT-5发布半月表现未达预期，Peter Gostev对比GPT-4和GPT-5基准测试。OpenAI公开2018 - 2025 GPT进展网址，通过14个Prompt展示GPT-1到GPT-5在写诗、写代码、解题、解答专业与健康问题等方面的实力进化。
模仿人类推理修正过程，阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略，在基准测试集表现佳，还展示多个证明案例。