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我在哪？要去哪？要怎么去？字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战，字节跳动研发创新双模型架构Astra，含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳，未来有广阔应用前景，但也存在需改进之处。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
静态稀疏已死：Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题，先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏，后重点阐述全新的Flux Attention，它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由，解决了算法与硬件的矛盾，在多方面实现突破。
“Skill 不就是长一点的提示词吗？”
文章回应了对'skill是长提示词'的质疑，指出差异在于提示词配套的是ChatBot还是Agent。ChatBot只能对话，Agent能调用工具干活。Skill可渐进加载，具可复用、组合、迭代等优势，是提示词工程化封装。
AI 怎么自我改进？Lilian Weng 的答案是：先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进，强调‘harness’重要性，介绍其设计模式、优化方法，还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等，优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
突发，打工版Claude 5来了！人人都能用
Anthropic推出Claude Sonnet 5，代号Fennec。它性能直逼旗舰Opus 4.8，即日起成所有Free和Pro用户默认模型，能自主规划等。价格有促销，虽tokenizer或使花销增加，但仍比Opus划算，防护能力也强。
12ms！一个仅8M的语音停顿检测模型
语音助手准确判断用户是否说完是挑战，Smart Turn将决策过程缩至12毫秒。其v3.1版有改进，新增数据集提升英语识别准确率，推出未量化版本推理更快，8MB模型性能优，已在HuggingFace开源。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
全网开测GPT-oss！技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss，它登顶开源模型王座，性能比肩o3-mini、o4-mini，适合本地推理。网友探索出多种用法，还推出Pro版。其架构也被扒出，官方介绍了微调方法，吴恩达等大佬也参与测评。
ICML 2025 | CoTo：让LoRA训练「渐入佳境」，模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。