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AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力
法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
大模型可否胸有成竹？探索LLM推理与自信心的关系 | 直播预约
本次全英文直播将探讨大语言模型推理能力扩展瓶颈，介绍以置信度为核心的推理视角，展示“自确定性”指标及应用，还会讨论方法有效性和“基于置信度的推理”意义。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
AI圈水太深：OpenAI保密、Meta作弊！国产MoE却异军突起
文章梳理大语言模型发展，从传统稠密架构到稀疏MoE架构，参数从百亿到万亿。介绍OpenAI、Meta等厂商模型，如GPT系列、Llama系列，还提及Mixtral、DeepSeek V3等。指出Meta作弊丑闻，国产MoE模型异军突起。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token，阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
幻觉的根源找到了：大模型说谎，是为了讨好你
清华大学OpenBMB团队研究发现，大模型胡说八道根源是想讨好用户。他们识别出负责产生幻觉的H - Neurons，占比不到0.1%，其本质是‘过度服从’，在预训练阶段形成，为构建可靠模型提供新视角。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。