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谷歌约战，DeepSeek、Kimi都要上，首届大模型对抗赛明天开战
太平洋时间8月5 - 7日，8款前沿AI模型将在Kaggle Game Arena展开为期3天的国际象棋比赛，参赛方都是AI界顶流。谷歌称现有基准测试难跟上模型发展，这场比赛是探索新评估方法。赛制为单败淘汰制。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
DeepSeek-R1登顶Nature，8位专家严审通过， 大模型「交卷时刻」来了
近日，DeepSeek - R1登上Nature封面，打破主流大模型未经过独立同行评审惯例。同行评审可理清模型机制，提升透明度与可信度，还能避免‘刷榜’‘自评’，虽有公司担心泄密，但它是验证成果的必要程序。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
隐私优先的本地匿名化小模型：在数据离开设备前保护个人信息
最强 AI 模型在云端，安全数据在本地，这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法，不重写提示，只替换敏感信息，用小模型实现精准匿名化，有实用价值。
我让10个大模型又参加了完整版数学高考，第一名居然是它。。。
作者让10个大模型参加完整版数学高考，单独制定规则，邀朋友协助测试。结果令人意外，单选题第6题成噩梦，多模态题大模型几乎全军覆没。讯飞星火和豆包145分并列第一，Qwen3屈居第三。
央企出手，让选大模型更容易了！中国移动发布MoMA聚合服务引擎
7月26日，中国移动在世界人工智能大会发布MoMA多模型与智能体聚合及服务引擎。它汇聚优质模型与智能体，为复杂任务提供方案，解决调度、意图理解、成本收益平衡等难题，还应用于灵犀智能体2.0。