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大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
120亿腾讯系AI独角兽冲刺港股IPO，北大数院校友创业19年，包揽27%世界500强客户
估值120亿的上海AI独角兽明略科技准备在港交所上市。它由北大数院校友创业19年，获腾讯等投资，客户涵盖27%世界500强。其产品分营销、营运智能和行业解决方案三类。
杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
谷歌开源基于物理模拟的气象模型，能预测暴雨、台风、大干旱
传统通用循环模型处理小尺度有局限，谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM，在预测突发恶劣天气出色，还介绍其动态核心、物理模拟模块等，经测试有一定优势。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
四面楚歌，奥特曼妥协了！OpenAI公布重大公司调整，放弃成为营利性公司
OpenAI宣布放弃营利性转型，回归非营利初心。未来公司结构有四大特点，CEO Sam Altman想打造「全球大脑」，让AGI惠及全人类。但微软作为最大投资方持保留意见，其批准是关键。