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航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述，入选ACL 2025主会
香港中文大学团队语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》被 ACL 2025 主会议接收，这是该领域首个全面系统综述，指明语音 AI 未来方向，还剖析技术架构、训练策略等。
刚刚，GPT-6正式发布！OpenAI：欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro，宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大，能力升级显著，价格公布。基准测试成绩优异，在多方面表现突出，还展示诸多实际应用案例，已有企业开始测试。
航空学报｜西工大袁昊、寇家庆等：基于预解分析的低雷诺数翼型优化设计方法
本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
面向「空天具身智能」，北航团队提出星座规划新基准丨NeurIPS'25
卫星星座成数字经济时代基础设施，但运行背后规划难题待解。北航刘偲教授团队提出首个大规模真实星座调度基准AEOS - Bench，训练内嵌时间约束的调度模型AEOS - Former，为‘AI星座规划’奠定新技术基准。