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大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述：从方面到场景的全面总结
近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。
开源大模型实战：GPT-OSS本地部署与全面测评
2025年8月5日，OpenAI发布GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B开放轻量级语言模型，采用Apache 2.0开源许可证。文章介绍通过Ollama本地部署GPT-OSS -20B模型的方法，并对其进行AI幻觉、算法、SQL、数学题等测试。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
复盘 ChatGPT：7 亿周活的 ToC 产品，如何在模型之外做增长？
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈，他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程，包括产品开发、增长、定价决策等，还阐述了成功原因、增长方法等，为AI创业者带来启发。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」，是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上，智能体成主角，AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变，介绍智能体底层逻辑，涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等，还对比先前尝试，探讨智能体能力层次与未来发展。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。