字节跳动Seed团队联合Bengio团队推出新型循环语言模型Ouro，突破传统大型语言模型（LLM）依赖“思维链”等显式文本生成机制的局限。Ouro在预训练阶段即具备“思考”能力，能够更高效地挖掘数据潜力，提升推理效率与模型表现。该模型无需等待训练后阶段即可执行复杂推理任务，标志着语言模型在预训练过程中实现认知模拟的重要进展。
在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）的应用中，模型参数调整成为制约效率的关键瓶颈。被称为“炼丹师”的调优专家需针对不同任务和模型反复手动调节解码超参数，如温度（temperature）和top-p值。这一过程不仅耗时耗力，且缺乏通用性——一旦模型或任务发生变化，原有调参经验往往失效，必须重新探索最优配置。这种“调参难”问题严重影响了LLM的部署速度与应用扩展性，亟需更智能、自适应的调参机制来降低对人工经验的依赖，提升模型优化效率。
本文提出一种基于强化学习的创新协作机制，旨在训练小型智能代理（Agent）自动构建高效提示（Prompt），以引导大型语言模型完成复杂推理任务。该机制通过模拟“AI指挥AI”的范式，使智能代理在与目标模型的交互中不断优化提示策略，提升任务执行效果。实验表明，该方法在多步推理场景中显著提高了响应准确率，验证了其在提示工程中的潜力与可行性。
随着移动智能技术的迅猛发展，AI聚合服务正成为手机端竞争的新焦点。中兴通讯推出的Nebula小模型，标志着手机AI“超级入口”概念逐步落地。该模型通过高效算法与轻量化设计，将智能手机升级为智能化个人助手——“小秘”，实现多场景下的快速响应与个性化服务。Nebula小模型不仅降低了对硬件资源的依赖，还提升了本地化处理能力，保障用户隐私与运行效率。这一创新推动了AI技术在终端设备的深度融合，使手机真正成为集信息整合、任务执行与智能交互于一体的“超级入口”，引领智能助手进入新阶段。
在人工智能技术迅猛发展的背景下，山水比德公司携手文心大模型，开创性地采用“双引擎”驱动模式，推动规划、建筑与景观设计领域的智能化转型。通过AI设计与智能规划的深度融合，双方在方案生成、设计优化与决策支持等环节实现全流程赋能，显著提升设计效率与创新水平。此次合作标志着AI技术在设计行业的深度应用迈入新阶段，为行业数字化升级提供可借鉴的实践范例。
MiniMax团队通过高效利用实习生参与数据处理，在开源大模型研发中实现了显著突破。实习生在数据清洗、标注与预处理等环节发挥了关键作用，保障了训练数据的质量与规模，为模型性能提升奠定了基础。在M1模型中，团队采用线性注意力机制（Linear Attention），以降低计算复杂度，提升长序列处理效率；而在后续的M2模型中，出于对上下文建模精度的更高要求，转而使用全注意力机制（Full Attention），尽管计算成本上升，但显著增强了模型表现。这一技术路径的演进，体现了MiniMax在效率与性能之间寻求平衡的战略选择。
人工智能（AI）的真实能力正被公众严重低估。AlphaGo的创造者Julian Schmidhuber罕见发声，指出公众对AI的认知至少落后一个时代。他强调，实验室中的AI已能独立完成数小时复杂任务，展现出前所未有的自主性。最新研究数据显示，AI能力正以指数级速度提升，预计到2026年将达到关键转折点——实现连续8小时的自主工作，逼近专家水平。这一进展引发深思：我们是在见证AI真正崛起，还是沉浸于对技术发展的自我误判？
Qwen在AIME'25数学竞赛中取得了满分成绩，充分展现了其卓越的数学推理能力。尽管Qwen3的推理功能仍处于早期预览阶段，尚在持续训练中，但在当前训练检查点，已实现对AIME 2025和HMMT 2025（哈佛-MIT数学竞赛）题目的完全准确解答，准确率达到100%。这一成果标志着其在复杂数学问题求解和逻辑推理方面的显著进展，凸显了其在高难度学术挑战中的潜力。
腾讯AI Lab的王琰研究员及其团队联合香港中文大学（深圳）的唐晓莹教授与博士生王志超，共同推出了一款名为AutoDeco的新型端到端AI模型。该模型在架构设计上实现重大突破，首次实现了全自动解码过程，无需依赖人工干预进行参数调整，有效解决了传统解码中繁琐的手动调参问题。AutoDeco的问世标志着AI解码从“手工作坊”时代迈向自动化新阶段，显著提升了模型训练效率与部署灵活性，为内容生成、自然语言处理等领域提供了更具扩展性的技术路径。
英伟达公司成功将首款搭载H100芯片的太空人工智能服务器送入太空，标志着太空数据中心建设迈入新阶段。该AI服务器专为极端环境优化，具备强大的计算能力与能效表现，其在轨运行的能源消耗预计仅为地面数据中心的十分之一，大幅降低运营成本。此次发射不仅展示了英伟达在高性能计算与人工智能领域的领先地位，也为未来太空计算基础设施的发展奠定基础，推动卫星处理、深空探测和实时数据分析等应用迈向新高度。
英伟达研究院最新研究提出一种针对大模型推理过程的优化方法，旨在实现快速且准确的输出。该研究指出，提升推理效率的关键在于采用正确的强化学习优化策略，而非依赖复杂的惩罚机制。通过优化策略引导模型减少冗余输出，显著提高了推理速度与准确性。这一突破为大规模语言模型在实际应用中的高效部署提供了新思路。
字节跳动Seed团队联合多家机构发布了名为Ouro的循环语言模型，该模型在预训练阶段即可实现自我思考，标志着语言模型架构的重要突破。Ouro的名字源自象征循环与自我吞噬的神话生物“衔尾蛇”（Ouroboros），寓意其独特的自我循环机制。该模型获得了深度学习先驱Yoshua Bengio的支持，展现了其在学术与技术上的前沿性。Ouro的推出不仅拓展了语言模型的训练范式，也为生成式AI的发展提供了新方向。
近期，AI视频技术迎来重大突破，SkyReels的推出标志着国内AI视频创作进入新阶段。与国外侧重单一功能开发不同，国内AI视频玩家致力于构建全模态的全链路创作平台，整合图像、音视频、数字人及智能Agent等多元技术，通过模板化配置与流程化指导，显著降低内容创作门槛。这一平台不仅赋能个体创作者，更推动形成开放的内容共创生态，持续拓展AI视频在影视、传媒、教育等领域的应用边界，展现出中国在AI内容生成领域的系统性创新优势。
2023年11月4日，AI工具平台Trae发布官方公告，宣布其内置模型已完成全面升级。此次更新旨在提升平台整体性能与用户体验，强化其在人工智能内容生成领域的竞争力。然而，公告中亦指出，由于突发服务中断，平台将不再提供对Claude模型的访问权限。声明原文明确表示：“Due to a service interruption, we will no longer offer access to Claude.” 此举可能影响部分依赖该模型的用户，平台建议使用者调整技术集成方案以适应新的模型架构。此次变更反映出AI服务平台在快速迭代过程中面临的稳定性挑战，也凸显了模型依赖性风险管理的重要性。
过去一年中，随着OpenAI的GPT系列、DeepSeek-R1、Qwen等大模型通过延长推理链提升答案准确性，Token消耗显著增加，响应速度也随之下降。这一趋势对实际应用中的效率提出了挑战。英伟达最新推出的技术优化方案有效应对了这一难题，通过对大模型推理过程的深度加速，实现了在保持高准确性的前提下，将推理速度提升高达5倍。该技术不仅大幅降低了延迟，还显著提高了资源利用效率，使大模型在实际部署中更加高效。这一突破标志着人工智能推理进入更高效的新阶段，为各类实时应用场景提供了强有力的支持。
谷歌Chrome开发者体验负责人Addy Osmani近日对“Vibe Coding”概念作出澄清，指出其并非AI辅助编程的代名词。他强调，在拥抱新技术的同时，不能忽视工程学的严谨性。尽管AI在代码生成方面展现出强大能力，Osmani认为其作用仍有限，最多可协助完成约70%的编码任务。他预测，未来的开发者培养模式或将转向三人一组的协作编程方式，以提升代码质量与团队协同效率，进一步推动软件开发向更高效、更严谨的方向发展。
