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LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
老思维做 Agent，没戏！云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化，自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra，现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争，虽已布局但新开发范式未成型，未来需产业链协作迭代。
长视频AI数字人来了！字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发，长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman，打破传统技术局限，解决身份漂移和细节失真难题，已实现多场景商用。
吴恩达来信：为什么 Meta 会向 AI 工程师支付 1 亿美元薪酬
近期，Meta 因向 AI 模型开发人员提供超 1 亿美元巨额薪酬登上头条。模型扩展资本密集，薪酬占比小，且 AI 对 Meta 业务机遇与威胁并存，招聘还能获技术洞察，所以高薪合理。
刚刚，OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌！攻克奥数巅峰，硅谷沸腾
OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌，解出5道题狂揽35分，远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术，告别CoT，且模型未针对IMO训练，有持久创造性思维。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。