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单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
字节跳动发布SeedFold，蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3，揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold，在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路，推出加宽模型、线性三角注意力等方法。
拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈，易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生，它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术，结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练，在修图上表现出色，意义超图像编辑。
效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image
阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image，基于20B参数MMDiT架构，在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破，支持多风格图像生成、智能图像编辑等，还介绍了使用、部署等方法。
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。
一个md文件收获超400 star，这份综述分四大范式全面解析了3D场景生成
南洋理工大学研究者发表《3D Scene Generation: A Survey》综述，系统归纳300+篇论文，将3D场景生成方法分四大范式解析，还总结应用，探讨挑战与未来方向，如保真度提升、引入物理约束等。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
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。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
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。