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大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
AI人才争夺战加大薪资差距，OpenAI前副总裁：能留住人才是最重要的
随着AI人才争夺战白热化，大模型公司员工薪酬差距扩大，研究与非研究人员薪资差距明显。OpenAI前副总裁Peter Deng认为留住人才最重要，有独特优势的人定价能力强，Meta未来战略看重超级智能。
AI正在疯狂吞噬一切！数据中心价值暴涨，但这场狂欢能持续多久？
文章指出AI数据中心投资使美国GDP增长显著，市场规模将大幅增长。科技巨头疯狂砸钱，投资集中在北弗吉尼亚。专家观点分裂，作者认为需求真实但短期有泡沫，投资可能推动进步，也可能重蹈覆辙。
AI来了！记者、UP主、写手，谁能逃过这场「灭绝浪潮」？
AI深度渗透新闻采编等流程，从Perplexity收购Chrome到Particle打造新闻摘要，正重构信息入口与用户体验。记者岗位面临挑战，57%的人认为会被取代，AI也冲击内容创作，重塑互联网内容。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
阿里智能体多轮推理超越GPT-4o，开源模型也能做Deep Research
通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer，其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径，也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色，团队还对其未来应用做了展望。
用DeepSeek徒手造一个能对话的AI简历，助你当场拿下Offer。
作者招人时收到很多AI生成简历，有份把自己变成含AI对话的可视化简历脱颖而出。作者分享用Dify+Gemini或DeepSeek+YouWare搭AI简历方法，还以马斯克求职为例演示操作步骤。
不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。