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内存直降50%，token需求少56%！用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中，南京理工大学等校研究团队提出VIST框架，为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制，让模型具备选择性阅读能力，减少Token需求和内存使用。
陶哲轩联手GPT-5，1小时攻克数学难题！全程无需编码，OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题，节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码，后改用分步对话找参数，还验证结果。AI助其发现错误、优化流程，凸显在数学研究的潜力。
谷歌AI或摘千禧年大奖！华人博士破解百年数学难题，首次捕获奇点
谷歌DeepMind与顶尖机构合作发布重磅论文，用AI在三种流体方程中发现新型不稳定“奇点族”。借助“物理信息神经网络”，开创研究新范式，为数学等多领域带来突破，或攻克千禧年大奖难题。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
The Batch: 864 | GLM-4.5：一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣，中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型，在推理、编程等基准测试中表现出色，还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
「10倍工程师」神话破灭？代码免费，懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」，一边是疯狂用AI重构工作流的人，另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限，让「10倍工程师」成新底线，写代码贬值，懂品味的研究值钱，且AI或先改造蓝领行业。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布
Ilya Sutskever 在访谈中称「Scaling 时代已终结」，指出当前模型存在能力参差不齐、泛化不足的问题。他认为人类情绪类似价值函数，人类学习效率高。未来 AI 发展将进入研究时代，他还分享了 SSI 战略及对 AI 对齐等问题的看法。
DGM：首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。