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无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
AI 产品范式探讨：非线性思维、多 Agent 协作才是复杂任务的更优解
本文探讨AI产品范式，指出当前大模型产品设计多将其视为‘万能单兵专家’，但复杂任务下效果不佳。提出群体智能、非线性思维等观点，阐述人机协作方向，介绍新范式及AI产品商业化核心是信任。
刚刚，大模型装上「鹰眼」！首创高刷视频理解，谷歌Gemini 2.5完败
面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型，8B参数越级反超72B巨无霸，在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解，性能强、效率高、适合端侧部署，还实现多技术创新，是开源端侧多模态AI的革命。
揭秘开源Agentic‑Doc真能支撑120 W+ 查询？医疗/金融/法务都在用，确实是有这么 6~~~
LandingAI的Agentic Document Extraction是领先OCR且具视觉结构化能力的Python SDK，可处理复杂文档。它功能丰富，架构合理，支持多格式输出。在多行业有应用，性能提升显著，与同类项目相比优势明显。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
大语言模型（LLM）到底是怎么运作的？（配图通俗讲解）
文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。
刚刚，国产GPU赛道又跑出一个 2700 亿估值独角兽！“中国AMD”沐曦股份完成 IPO，开盘大涨超 500%
2025年12月沐曦登陆科创板，股价达679元/股，估值破2700亿。其定位全栈GPU提供商，产品覆盖多领域。2022 - 2024年营收三年复合增长率超4000%，但累计净亏损超30亿。核心团队多来自AMD。
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。