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解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
AI Agent 总翻车？这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接，运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’，介绍其架构，还给出常见误区的应对方法、落地检查清单，展望应用前景。
算力不再稀缺？中国AI芯片供给出现反转
过去中国AI产业常焦虑算力不足，如今国产AI芯片进入集中交付阶段，自给率提升。伯恩斯坦测算，国产化率有望从2023年约17%提至2027年约55%。产业进入新阶段，竞争从“拼参数”转向“拼体系”。
OpenAI深夜双王炸！GPT-5.1 Pro紧急发布，降维打击Gemini 3
OpenAI同一天发布GPT-5.1 Pro和GPT-5.1-Codex-Max。前者向Pro订阅用户推出，主打「情商智商」双强；后者在Codex平台上线，专为「长时间、高强度」开发任务设计，采用「压缩」机制，表现出色。
2025-2027年DRAM、NAND市场及价格走势分析
文章分析2025 - 2027年DRAM、NAND市场走势。DRAM因AI需求价格涨，供需缺口大，DDR5将成主流；NAND需求结构性增长，产能利用率提升。技术革新不断，中国厂商崛起，地缘政治影响格局。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。
Claude封锁中国，腾讯带着国产AI编程工具CodeBuddy来了
Claude封锁中国背景下，国产代码模型加速发力。腾讯CodeBuddy上线，其IDE和CLI有新特性。InfoQ采访团队，探讨定位、技术等思考，国产模型与工具、生态形成“模型—工具—生态”链路。