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字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
无需CUDA代码给H100加速33%-50%，Flash Attention作者新作火了
Flash Attention、Mamba作者之一Tri Dao与普林斯顿博士生提出QuACK库，用Python写，无需CUDA C++。在H100上比优化库快33%-50%，吸引英伟达、PyTorch团队关注。还给出优化torch.compile建议。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ，其技术细节未完全开源，全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验，介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
那个用半成品刷爆SOTA的Qwen3超大杯推理版，现在正式上线
阿里千问率先发布Qwen3-Max-Thinking正式版，刷新全球SOTA。该模型总参数超万亿，有技术创新，提升了推理性能和原生Agent能力。实测代码和工具调用能力强，还透露技术细节，中国开源模型影响力不断提升。
开启Benchmark的Harness时代：15家学术机构联合发布HarnessEval
8月13日，DeepSeek开源Agent Harness dsh引发行业对“Harness”的关注。近日，MirroS联合多机构发布HarnessEval，将其概念引入评测系统。它使评测从Metric到Harness，形成可执行评测系统，已落地于交互式世界模型。
DeepSeek视觉原语论文：当所有人在堆图像分辨率时，它在堆「指代精度」！
4月30日DeepSeek发布多模态论文，核心是“视觉原语”，让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的，但补课方式反共识，不堆分辨率堆指代精度，效率高，拓扑推理成绩领先。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。
Tair 短期记忆架构实践：淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
本文从淘宝闪购与千问合作的‘一句话点外卖’项目出发，介绍 Tair 在 AI Agent 记忆管理中的数据模型设计、压缩策略与并发控制等关键实践，展示其在低延迟、数据建模、并发安全和弹性抗压等方面的能力。
BRIGHT榜单SOTA！人大&百度ReasonRank：用推理增强的段落重排序器
传统listwise在复杂查询表现差，近期工作泛化性不佳。人大与百度等提出ReasonRank，通过全自动合成13K推理数据及两阶段训练，在BRIGHT等榜单表现优异，且ReasonRank-7B比Rank1-7B快2.5倍。