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Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
完全透明开源的共情语音大模型，三阶段训练，四大模块实现端到端对话 | 紫东太初联合长城汽车开源OpenS2S
GPT - 4o、Gemini等顶级语音模型闭源，紫东太初团队联合长城汽车AI Lab开源端到端共情语音语言大模型OpenS2S，提供构建共情语音系统新范式，开源所有核心资源，还介绍了技术方案、数据构建及训练流程等。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案！
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案，传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳，中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机，提出‘分步检查法’提升模型表现，实验表明准确率最高提升13%等。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
万亿思考模型新速度！蚂蚁开源Ring-2.5-1T：IMO金牌水平，强；混合线性架构，快！
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T，打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0，想做成可复用底座。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
GPT-5点赞！八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年，大语言模型已演变为智能体，但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述，系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战，提出三定律，还介绍了优化技术、应用案例等，并指出未来方向。