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现在，图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM（Generative Recursive reAsoning Models，生成式递归推理模型），把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理，每一步都可以采样不同的方向，最终形成对解空间的多路径探索。
这不是科幻小说，而是 METR（模型评估与训练研究组织）联合Anthropic、Google、Meta和OpenAI 进行内部红队测试后，发布的首份《前沿风险报告》中披露的真实案例。这是四大巨头第一次允许第三方深入测试他们内部最强、可访问完整思维链（CoT）的模型，并开放非公开的对齐与控制信息。
来自浙江大学和阿德莱德大学的研究团队提出了 FlashAR—— 一个轻量级的后训练加速框架。不需要从头训练，在 Emu3.5-Image-34B 模型上，仅用原始训练数据的 0.05%（约 8 万张图片），就能将预训练好的自回归模型改造成高度并行的生成器 Emu3.5-34B-Flash，实现最高 22.9 倍的端到端加速。
最近有一个工具让我有点上头，而且越用越停不下来，越用越觉得这个工具太牛逼了，必须写一篇详细教程安利给大家。 它叫 Open Design。 如果你用过 Claude Design，你大概知道我在说什么。
Jason Liu，13k星开源库Instructor的作者，刚被OpenAI招进Codex团队没多久，不仅在社交平台大方发API额度；还写了篇Codex-maxxing，把自己的Codex玩法全抖出来了。
A厂的玻璃翼计划首战告捷，Mythos 30天内就挖出1万个致命漏洞，甚至拦截了150万美元电诈！面对雪片式的报告，人类程序员也崩溃求饶了：「求别挖了，根本修不完啊！」
Claude 100%编码Claude，这在圈内早已不是秘密。但Claude「自我造物」全过程，始终是Anthropic严防死守的核心机密。就在今天，Anthropic产品负责人Alex Albert在一场35分钟的访谈中，首次毫无保留地曝光了全细节！
01 那个问题 ::: 什么是游戏？ 这个问题比听起来要难。画面逼真不算，操控流畅不算，连开放世界都不算——你还需要有目标，有规则，有「我死了」和「我赢了」的判断。 Alberto Hojel 在 X
作为刚经历答辩的毕业生，那段时间可是和 AIGC 检测周旋了许久。经历了「检测—修改—再检测—再改」的痛苦循环后，终于从 61.7% 降到 0%。这个过程之所以这么让人崩溃，是因为 AIGC 检测真的不讲武德：
“这是我见过最激烈的竞争之一，甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。