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逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。
vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
她们估值840亿，刚发了第一个AI成果
估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
DeepSeek比你更懂反思！谷歌重磅发现，智能的本质竟是一场社会化对话
谷歌等机构研究发现，像DeepSeek - R1等推理模型思考复杂问题时，内部模拟多角色辩论赛，形成思维社会机制，让AI准确率提升，证明智能本质或是内化社会互动，还为调优AI提供新方法。
刚刚，GPT-5 横扫编程奥林匹克，5 小时打穿 12 题！人类最强队伍只能做出11道
2025年国际大学编程竞赛世界总决赛（ICPC）上，GPT - 5和OpenAI实验推理模型5小时解完12道题，超越人类最强队伍。Google DeepMind的Gemini 2.5 Deep Think获10/12。此成绩展示推理系统惊人进步。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA
终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。
警钟敲响！Hinton 最新万字演讲：怒怼乔姆斯基、定义“不朽计算”、揭示人类唯一生路
Hinton在演讲中提出“凡人计算”概念，指出生物智能会随肉体消亡，而AI软件与硬件解耦可“不朽”，还怒怼乔姆斯基，认为大语言模型理解语言方式与人类相似，且数字计算在知识共享上远超生物计算。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（上）
文章深入解析OpenClaw技术架构与原理，它以Gateway为核心，是高度灵活的个人AI助手系统，改变了软件开发范式。涵盖统一控制平面、推理循环、定时任务等多模块。如Gateway负责消息路由等，推理循环控制运行逻辑。