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B站整了个搞笑诺贝尔评选，也太难绷了
B站2025超级科学晚变身搞笑诺贝尔奖颁奖典礼，获奖研究脑洞大开，如狼人杀AI、给蚊子变性等。虽看似不正经，实则是各领域正经科研突破，涉及数学、物理、医学等多领域。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
内存直降50%，token需求少56%！用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中，南京理工大学等校研究团队提出VIST框架，为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制，让模型具备选择性阅读能力，减少Token需求和内存使用。
MiniMax M2 发布即爆，拿下开源模型第一名
10月27日，MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型，参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠，能低成本、高速度支撑工作流，开发者评价高。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，AI模型迎合性比人类高出50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象影响科研应用，在医疗等领域有隐患，还引发网友讨论，提示词干预或为解决办法。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
OpenAI也缺卡！僧多粥少，自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺，总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力，因资源有限，许多产品无法发布，如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制，但平衡各团队需求不易。
李飞飞的创业公司放大招：只要一个 H100 就能跑世界模型
“AI 教母”李飞飞的创业公司 World Labs 推出高效世界模型 RTFM，只需一个 H100 GPU 就能一边和用户交互，一边实时渲染 3D 世界，显著降低硬件成本和部署难度，渲染效果也不俗。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。