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让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提，不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异，还提及多精度与混合精度计算，以及不同硬件对格式的支持情况。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
中科院信工所发布首篇LLM智能体幻觉综述！梳理5类幻觉、18大诱因与10种缓解方案，300+论文资源开源
中科院信工所等机构团队发布首篇聚焦LLM智能体幻觉的综述，厘清其与传统语言幻觉区别，提出5类幻觉分类体系和18大触发原因，给出10种缓解策略，还开源300+论文库并指明未来研究方向。
GPT-5编程专用版发布！独立连续编程7小时，简单任务提速10倍，VS Code就能用
OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型，支持独立连续编程7小时，有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力，简单任务提速10倍，复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系，升级IDE扩展等。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。
7B模型对标GPT-4o，全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym，提供评估基准和训练生态，提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平，解决医疗AI编程瓶颈。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。