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知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
夸克做ChatBot，为什么是现在？
AI行业曾有“垂直Agent幻觉”误区，重演App时代“功能碎片化”老路。而模型趋势是泛化与整合。10月23日夸克上线“对话助手”，其此时入局是基于技术、竞争和交互形态三重判断，且有模型和系统双重保障。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子，强化学习很糟糕，AGI 十年也出不来
本周五，Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大，嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年，强化学习糟糕，还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
边打字边出片，交互式生成长视频！英伟达联合MIT开源新SOTA
AI拍长视频不再难！英伟达联合MIT推出LongLive，可实时交互生成流畅画面，解决传统方法卡顿、不连贯等痛点。它能生成15秒到240秒视频，性能达SOTA，还靠三把“钥匙”解决长、顺、快难题。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
这次，LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型（LLM）能力提升，其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标，还提及社区关注方向，指出结合多种手段才能把解释变知识。
光掩模版：芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”，其制造流程复杂，精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长，亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破，但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。