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一夜200万阅读，OpenAI神同步！这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车
中国团队领衔全球24所高校机构发布评测LLMs for Science能力的论文，一夜阅读近200万，同一时间OpenAI也发文指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。论文推出评测体系SDE，发现主流大模型在科学发现上短板明显。
Anthropic创始人盛赞Meta：开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。
DeepSeek开源大模型记忆模块！梁文锋署名新论文，下一代稀疏模型提前剧透
DeepSeek最新论文给Transformer加上“条件记忆”，补上原生知识查找机制。梁文锋署名，与北大团队合作。提出全新范式及Engram模块，解决传统N - gram问题，研究稀疏性分配，验证推理能力提升，兼顾工程优化。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
探索文本压缩极限！C3纯文本压缩pipeline：20倍压缩解码准确率98%
DeepSeek团队的DeepSeek - OCR技术引发关注，研究者重新审视视觉压缩路径后提出C3技术。C3采用纯文本压缩管道，实验表明其压缩精度远超DeepSeek - OCR，还具独特遗忘模式，代码模型均已开源。
像原始人一样和AI对话，费用可直接砍掉40%
开源项目‘caveman-compression’能帮使用ChatGPT API或其他大模型的用户省钱。原理是删废话留关键信息，有调用OpenAI和本地NLP两种压缩方式，不同场景省钱效果不同，还介绍了使用方法。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
别争了，OpenAI才是云厂商的「最大甲方」
OpenAI与亚马逊达成380亿美元基础设施协议，将在AWS运行AI产品。AWS为其优化算力设施，预计2026年底全面部署，2027年后可扩展。OpenAI已签多项巨额合同，也引发AI泡沫担忧。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。