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准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
苹果提出新型反向传播：一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播（MeBP），可在内存使用量和计算时间上比零阶优化（ZO）有更好权衡，收敛更快、性能更优，还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性，且公开了实现链接但目前为空。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
解析科大讯飞：把AI做成懂你的那一个｜甲子光年
2025年中美AI发展路径分化，中国企业探索本土商业化道路。科大讯飞董事长刘庆峰提出自主可控、软硬一体、行业纵深、个性化四个关键词。其用华为昇腾芯片训练出可商用大模型，在多领域展现优势，还发布新功能和产品，为AI商业化提供“中国答案”。
菲尔兹奖得主都栽了！Claude终结78年悬案，或成最重要AI数学成果
78年数学难题“六维球面上有无复结构”被哈佛数学家Levent Alpöge和Claude解决，他们绕开老路造出答案，还给出108页论证，数学家挑不出毛病。Alpöge在35天内三次用AI破难题，这次性质不同，是模型创造新对象。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
GAIR Paper 107｜高校联合腾讯发布 GameCraft-Bench：AI已能端到端开发游戏，Claude Opus 四成达到可玩水平
香港中文大学（深圳）等高校联合腾讯发布 GameCraft-Bench，旨在构建基于真实游戏引擎、产物完整可运行且能验证的 AI 游戏生成评测基准，解决现有基准难衡量端到端可玩性的问题，测试显示前沿模型在游戏生成上仍薄弱。