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打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
世界模型来了因果技术标杆！具身大脑真要长脑子了
具身智能有泛化能力瓶颈，构建‘世界模型’成热门赛道。Aether AI获2000万美元种子轮融资，走因果世界模型路线，创始人黄碧薇认为这是世界模型‘终局形态’，能让机器人理解物理规律。
英伟达MIT出手！华人团队重磅开源，大模型推理内存暴降10倍
英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
Demis Hassabis：AGI 还缺什么，智能体到底行不行，下一个科学突破长什么样
Google DeepMind CEO Demis Hassabis 做客直播，探讨当前 AI 范式距 AGI 差距、智能体水平、科学突破模式等话题。指出当前范式或需关键突破，记忆方案待优化，AlphaGo 技术复活，还给出创业建议。
YC总裁开源个人AI记忆系统GBrain：让你的OpenClaw/Hermes长脑子
YC总裁Garry Tan开源GBrain，这是经实战检验的AI记忆中枢。它有真实数据规模、混合搜索架构等特点，核心工作流含实体检测等。技术选型有考量，还提供体验方式和技能包文档。
攻克长文档与多模态挑战，Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究，提出 Paper2Video 基准及评价指标，还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产，实验显示其在多方面表现佳，效果接近人工水平。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。