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AI 医疗还在比进度，百川已在比高度
近一年来，AI医疗进入新阶段，众多企业和资本涌入。但当前主流医疗大模型有局限，落地难。百川Baichuan - M3聚焦医疗决策过程建模，三项关键评测达全球最优，或代表AI医疗重要转向。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。
攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日，蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0，独创棒冰算法解决训推差异难题，实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能，降低推理成本。
The Batch: 866｜GPT-5 起飞遇乱流
OpenAI推出GPT - 5及其系列模型，涵盖多种类型，有新功能与性能提升。但发布中路由器故障等问题让用户失望。它在部分基准测试表现佳，不过抽象推理能力有不足，还回顾了发布历程。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
MiniCPM-o 4.5 技术报告发布：全双工全模态 API 开放，RTX5070 即可实时运行
面壁智能等发布 MiniCPM-o 4.5 技术报告，开放全双工全模态 API。该模型 9B 参数，RTX5070 可实时运行，下载量超 25 万。报告披露 Omni - Flow 框架，模型性能强，还能催生新应用。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。