大模型推理到底要不要「长篇大论」？过去一年，OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Qwen 等一系列推理模型，把「长链思维」玩到极致：答案更准了，但代价是推理链越来越长、Token 消耗爆炸、响应速度骤降。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
咱就是说，大家微信星标的那一溜儿公众号，真会点开看吗？直到我最近，偷偷把这个苦差事，外包给了一个叫语鲸的AI。等一下…这logo，咋一股DeepSeek味儿？
微软AI CEO苏莱曼领导的17名核心高管阵容曝光：新增9名核心成员中有5位来自谷歌（包含DeepMind）系；8名老将中有2名来自苏莱曼共同创办的Inflection AI；17人中有7位是原微软的资深高管。新核心团队将聚焦AI产品落地、安全与隐私、增长与商业化。
在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
今天，谷歌DeepMind重磅发起「AI赋能数学计划」，集结了全球五大顶尖机构。他们将用上谷歌最强数学AI，去探索发现新的疆域。这其中，有夺下IMO金牌的Gemini Deep Think，有算法发现AI智能体AlphaEvolve，还有形式化证明自动补全AlphaProof。
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
读者，您好！今天想跟您聊一个硬核又极具启发性的项目——HGM（Huxley-Gödel Machine）。我刚刚一起花了几个小时，从环境配置的坑，一路“打怪升级”到让它最终跑完，相信您可能已经从别的公众号上看到了这篇文章。
DeepSeek-OCR这段时间非常火，但官方开源的文件是“按 NVIDIA/CUDA 习惯写的 Linux 版推理脚本+模型权重”，而不是“跨设备跨后端”的通吃实现，因此无法直接在苹果设备上运行，对于Mac用户来说，在许多新模型诞生的第一时间，往往只能望“模”兴叹。
今天推荐一个 Dense Image Captioning 的最新技术 —— CapRL (Captioning Reinforcement Learning)。CapRL 首次成功将 DeepSeek-R1 的强化学习方法应用到 image captioning 这种开放视觉任务，创新的以实用性重新定义 image captioning 的 reward。
