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刚刚，阿里CEO吴泳铭发布「ASI宣言」：超级智能才是终局！
阿里巴巴CEO吴泳铭发布「ASI宣言」，认为AGI仅是序章，ASI才是终局。阿里云有两大战略路径，通义千问家族模型性能提升，如Qwen3 - Max超越GPT - 5，各模型在不同领域有出色表现。
蛋白质基座的GPT时代来了？！
清华大学周浩课题组联合上海人工智能实验室发布蛋白质基座模型AMix - 1，以系统化方法论构建，实现蛋白质基座领域从BERT到GPT时代跨越，有四大‘超能力’，设计的蛋白活性提升50倍，代码等已公开。
代季峰陈天桥联手AGI首秀炸场！最强开源深度研究模型，GAIA测试82.4分超OpenAI
MiroMind ODR是代季峰加盟陈天桥后的技术首秀，GAIA测试82.4分超OpenAI。它全开源可复现，包括MiroFlow、MiroThinker等四个子项目。团队还曾推出MiroMind - M1，专注提升数学推理能力。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。
不，AI 并没有让工程师的生产力提高 10 倍
作者 Colton Voege 分享自身经历，指出 AI 未让工程师生产力提升 10 倍。试用多种 AI 编程工具后，发现其有局限。从算笔账、分析 10 倍工程师等方面论证观点，还剖析鼓吹 AI 者的情况。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
在智算中心，部分国产芯片闲置率高达80%？
随着人工智能发展，智算中心成为科技竞争“新基建”。国内建设热潮出现波动，存在投资热度与阶段性“算力过剩”并存现象，还面临国产芯片闲置率高问题，提出需“精细化”管理提升算力利用率 。
ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。