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李飞飞发布全新世界模型
李飞飞团队的World Labs发布两款新模型Marble 1.1和Marble 1.1 - Plus，能将平面照片转化为3D世界、提升画面清晰度。二者各有侧重，前者重画质优化，后者重空间生成，官方建议新用户从1.1开始用。
【闭门会干货】字节 AI 最新动态：豆包升级+提示词神器+ SOTA 向量模型 + AI知识库 ！
作者参加字节火山方舟开发者闭门会，分享诸多AI成果。豆包模型0715版较0615版能力提升显著；PromptPilot工具让提示词优化工程化；还有Responses API、AI知识库等实用工具，且有免费计划。此外，Seed1.6 - Embedding登顶多榜单SOTA，VikingDB升级，平台有协作奖励计划。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
3D重建的惊人进展：多所世界名校联合发布论文，告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。
Linux之父彻底入坑AI！Claude Code写内核，性能暴涨3倍
本文报道Linux之父Linus Torvalds在Linux官方内核仓库新增带LLM后缀的分支，他指导Claude Code参与内核内存管理模块的代码编写、测试和文档撰写，优化后多线程读取性能暴涨3倍，还借助AI梳理十年前的旧代码，挖出3个隐藏多年的Bug，打破了Linus此前对AI的质疑。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算（HPC）在大模型时代的重要性，以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术，陈文光、翟季冬等助力大模型训练，武永卫团队优化推理，张悠慧探索类脑计算。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。