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Google 新论文离谱到家了，0延迟0成本通用，提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。
中国芯片迎来关键一战
自2020年华为麒麟芯片断供，中国芯片加速自主研发，2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等，虽多数亏损，但市值狂飙。不过，国产GPU面临技术、生态等挑战，崛起需漫长蛰伏与突破。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
通往 AGI 之路的苦涩教训
Google DeepMind CEO 预测 5 到 10 年有 50% 概率实现 AGI。本期《万有引力》直播对话将探讨通往 AGI 之路的教训。6 月 27 日，唐小引将对话刘嘉，从其学术轨迹解答 AI 路上的教训，还会剖析技术路径。
缓存命中率99.93%！DeepSeek最适合的Harness来了，GitHub狂揽8.6万Star
DeepSeek官方版Harness未出，民间开源编程Agent「Pi」先火。它适配DeepSeek，让其缓存不命中率低至0.03%，调用成本大降。Composio测试显示Pi完成任务平均成本最低。同时，DeepSeek正组建团队做官方Harness。
AI最尴尬的短板，中国科学院出手了
7月24日，中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系，为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench，设计训练系统Zing，用部署架构Actio，在多评测超越GPT - 5.5等，应用前景广。
免费开源低成本的3D动作捕捉系统
FreeMoCap是无标记点3D动作捕捉系统，用普通USB摄像头就能实现研究级全身动作捕捉，支持单/多相机模式，输出3D骨骼数据，可导入Blender等工具，具有低成本、开源可扩展等优势。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。