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微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升

人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。

字节跳动Seed团队提出可扩展蛋白设计方法PXDesign，24小时生成数百高质量候选蛋白，效率较主流方法提升约10倍，湿实验成功率达20%–73%。还推出公开免费在线服务，提供配套工具加速应用落地。

扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。

在SIGGRAPH 2025上，英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态，含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍，还推多款模型，应用于多领域，推动物理AI落地。

文章提出LLM-PeerReview方法，受学术同行评审启发，含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差，实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线，性能提升显著。

本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。

文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。

最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。

Atlas关停不到一个月换壳回归，核心高管Tibo称ChatGPT桌面版成主力浏览器，效率极高。这源于OpenAI把浏览能力融入ChatGPT。它不再执着造独立浏览器，而是围着Chrome，争用户数字身份。

多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。