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伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
清华开源首个股票k线大模型
清华开源首个股票K线大模型Kronos，是专为金融市场K线序列预训练的模型，处理金融数据高噪声特性。采用两阶段框架，有安装、预测步骤，还有批量预测方法，项目地址为https://github.com/shiyu-coder/Kronos。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。
理想首款AI眼镜，只卖1699元
理想推出首款AI眼镜Livis，售价1699元起，整备重仅36g，续航18小时。它能控车、有头枕音响，还可拍照录像。采用流式智能语音框架，核心亮点是理想同学语音助手，意在构建以车为核心的AI生态。
不用额外缓存！英伟达开源大模型记忆压缩方案，128K上下文提速2.7倍
英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法，在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer，将长文本建模转为「持续学习」任务，核心是上下文压缩，避免额外缓存，代码和论文已开源。
AutoGLM深夜开源，千千万万个手机Agent要站起来了。
昨天深夜智谱将手机Agent AutoGLM开源，包含手机端智能助手框架和AutoGLM - Phone - 9B模型。它为解决隐私问题给出中间态解法，有3种部署模式，虽有不足，但让个人拥有本地手机Agent成为可能。