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CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
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。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，用仅20B活跃参数在60个主流测试中狂揽38项第一！
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，仅200亿活跃参数就在60个主流测试中获38项第一。介绍其架构、预训练、后训练等情况，评估表现出色，虽处理复杂场景有局限，但仍在多模态任务取得显著进展。
硬核「吵」了30分钟：这场大模型圆桌，把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中，多位行业大佬围绕大模型展开辩论，话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题，不同观点碰撞，深入探讨大模型技术演进与发展之路。
LeCun世界模型：48倍规划速度，单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型，仅靠两条数学规则，让机器几小时学会物理运转逻辑，动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈，单卡训练，在多环境测试表现出色，还展现对物理法则的深刻理解。