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还得是华为！Pangu Ultra MoE架构：不用GPU，你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。
想搞好编程，得有点儿朋克精神
音乐传奇 Rick Rubin 提出 Vibe Coding 是编程界的朋克摇滚，即无需精通技术，凭想法和表达就能创造。他本人照片成该编程范式象征。不过 Vibe Coding 引发争议，有人批评也有人看好其未来。
字节开源多模态复杂文档解析模型！Dolphin：页面与元素并行解析，精准解析复杂文档！
多模态AI与文档解析兴起，传统OCR解析复杂文档常出错。字节跳动开源多模态模型Dolphin，通过两阶段机制精准解析，有多种功能，安装使用友好，适用于多场景，降低了复杂文档解析门槛。
正确答案 ≠ 正确推理，CoT 或成大模型推理能力停滞的「罪魁祸首」？
研究指出当前大模型推理能力评估多关注答案准确性，忽视推理步骤。通过对前沿模型测试发现，2023 - 2024 年大模型推理能力提升停滞，进步靠提示工程，自底向上策略最有效。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
刚刚，OpenAI开放GPT-4.1，100万上下文、代码能力超强
今天凌晨1点30，OpenAI宣布开放GPT - 4.1，可在ChatGPT中使用。它针对编码任务，支持100万tokens上下文，在多项测试中表现优于前代，价格更优，不同用户将陆续获得使用权限。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
Agent记忆系统：6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。