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Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
LLM将是又一个“惨痛教训”？强化学习之父Sutton再放炮：万亿美金AI泡沫可能破裂
强化学习之父Sutton在采访中认为，LLMs过度依赖人类知识，违背‘惨痛教训’原则，发展将遇瓶颈，当前投资和期望或致泡沫破裂。讨论还涉及LLM与强化学习、人类模仿方式差异及AI领域经济动态等。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
Mini-SGLang，30万行代码浓缩为5000行，大模型推理高性能教学与研究模版
SGLang发布Mini-SGLang，将30万行代码缩至5000行，保留核心特性，为大模型推理提供高性能教学与研究模版，解决教育门槛高和科研原型开发难的痛点，还经测试验证了性能。
当AI无所不能，你如何不可替代？
近日硅谷掀起裁员潮，AI 普及使职场人充满“被替代”焦虑。《太稳不太稳》直播栏目中，万维钢与霍太稳探讨“AI 时代人类如何保持核心竞争力”，指出人类主动性等是 AI 无法复制的价值。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
地球级AI智能体爆诞！谷歌地球开外挂，一夜为20亿人洪水预警
谷歌结合世界建模经验与Gemini推理能力，升级Earth AI。它是地理空间AI模型和数据集，可自动连接不同地球AI模型。谷歌还推出新成果，如新一代影像与人口基础模型、空间推理智能体，可用于灾害预警等。