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别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案

团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。

Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。

文章介绍秘塔AI的Deep Research产品，它有“问题链”展示，研究过程可视化，免费开放。实测中它表现出色，能深度分析问题、给出有价值结论。虽有小瑕疵，但在深度研究赛道领先，让AI思考透明、研究普惠。

上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。

普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。

甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。

现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。

Github官方精选9个开源项目，分框架与平台集成、开发者体验及AI增强编码、自动化与测试编排三大主题。各项目聚焦不同功能，如将MCP嵌入框架、语义理解辅助编码、安全执行调试等，能加速开发者生产力。

DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。

传统飞行器气动布局设计依赖专家经验，方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络，提出端到端气动布局生成框架，以机翼和通航飞行器为对象研究，验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。