Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 发布一种新架构，将多 Token 预测（MTP）头挂载到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，作为端侧推理的即插即用加速方案，已部署到 Pixel 9 和 10 系列。
推荐理由：Google 把 MTP 头挂到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推理在内存与能耗约束下的具体优化路径。
#论文/研究
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OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 模型推翻离散几何核心猜想
OpenAI 称其模型解决了有 80 年历史的单位距离问题，推翻了离散几何中的一个重要猜想，被视为 AI 驱动数学研究的一个里程碑。
推荐理由：OpenAI 模型推翻离散几何中悬置 80 年的核心猜想，可观察 AI 在数学证明上的实际进展。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Granite 4.1 LLM 是如何构建的：IBM 公开预训练、SFT 与 RL 全流程
IBM Granite 团队发布技术长文，详解 Granite 4.1 系列稠密解码器模型（3B、8B、30B）的构建流程：在约 15T token 上分五阶段预训练，上下文窗口经分阶段扩展至 512K，随后用约 4.1M 高质量样本做 SFT，并通过 on-policy GRPO 配合 DAPO loss 的多阶段 RL 强化数学、编码、指令遵循与通用对话能力。
推荐理由：Granite 4.1 完整披露五阶段预训练、SFT 与多阶段 RL 的数据配比和训练配置，可对照其 8B 稠密模型追平 32B-A9B MoE 的结论。
OpenAI News精选AI 评分7575 GPT-5.2 在理论物理中推导出新结果
OpenAI 发布新预印本，显示 GPT-5.2 为胶子振幅提出了一个新公式，随后由 OpenAI 与学术合作者完成形式化证明与验证。
推荐理由：OpenAI 与学术合作者披露 GPT-5.2 提出胶子振幅新公式并被形式化证明，可观察大模型参与理论物理推导的边界。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 o3 与 o4-mini 系统卡补充说明：Codex
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 系统卡的补充说明，介绍云端编码智能体 Codex。Codex 由 codex-1 驱动，后者是 OpenAI o3 针对软件工程优化的版本，通过强化学习在多种环境的真实编码任务上训练，以生成贴近人类风格和 PR 偏好的代码、精确遵循指令，并反复运行测试直至通过。
推荐理由：系统卡补充说明披露了 Codex 背后的 codex-1 训练方式，可了解编码智能体的工程取向。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 用 GPT-4 训练 CriticGPT 发现 GPT-4 的错误
OpenAI 发布基于 GPT-4 的模型 CriticGPT，用于对 ChatGPT 的回复撰写批评意见，帮助人类训练员在 RLHF 过程中发现错误。
推荐理由：OpenAI 提出用 GPT-4 训练的 CriticGPT 辅助人类标注者发现 ChatGPT 回复中的错误，可用于 RLHF 环节。
OpenAI News精选AI 评分8383 OpenAI 研究：视频生成模型可作为世界模拟器
OpenAI 发布研究，探索在视频数据上大规模训练生成模型，联合在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上训练文本条件扩散模型，并采用在视频和图像 latent code 的时空 patch 上运行的 Transformer 架构。其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频，结果表明扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的路径。
推荐理由：OpenAI 首次公开 Sora 的技术路线，说明视频生成模型可扩展为物理世界模拟器。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 DALL·E 3 系统卡
OpenAI 发布 DALL·E 3 系统卡，用于说明该图像生成模型在安全与风险方面的评估情况。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡
OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡，介绍该多模态模型的能力与安全评估情况。
OpenAI News精选AI 评分8080 OpenAI 打造在 Dota 2 1v1 中击败顶尖选手的机器人
OpenAI 宣布其打造的机器人在标准锦标赛规则下的 Dota 2 1v1 对战中击败了世界顶尖职业选手。该机器人完全通过自我对弈从零学习游戏，未使用模仿学习或树搜索。OpenAI 称这是迈向在涉及真实人类的混乱复杂情境中完成明确目标的一步。
推荐理由：OpenAI 用自我对弈从零训练出在标准赛制 1v1 中击败顶尖选手的 Dota 2 机器人，可作为复杂环境中目标导向 AI 的早期样本。