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破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大，效率越低’困境，中科院自动化所研究团队提出统一框架，直击MoE底层运作模式，让专家‘组队学习’，实现参数量、负载方差降低，达成三重优化。
跨越技术与法律的壁垒：AI赋能知识产权领域任务全能评测基准IPBench发布
本推文介绍arXiv论文《IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property》。论文提出IPBench评估基准，构建含20个任务、10374个双语数据点的基准，评估17个主流模型，揭示现有模型在IP任务中局限。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。
以示范应用推动技术迭代｜“幻镜”AI视听测评季正式开启！
8月19日，“幻镜”AI视听测评季在首创·郎园Station启动，由多方指导与主办。它采取“AI作品创作征集+技术测评”结合模式，首季征集“我AI北京”主题作品，将促进视听技术迭代。
RSS 2025 软硬件全开源，智源清华带来混动灵巧脸Morpheus
清华大学赵昊团队联合多家机构发布高拟真机器人面部系统Morpheus，融合三项关键技术，能实时生成多种细腻表情。它在核心指标表现出色，有三大创新突破传统瓶颈，为下一代情感机器人奠定技术基座。
基于聊天的 AI 编程高效实践
本文探讨 Agent 对软件开发和开发者工作流的影响，以 GitHub Copilot“Agent 模式”构建维基搜索应用为例，对比不同 LLM 模型性能，指出要发挥 Agent 效能，可采用人机协作流程，经验是掌控其成果的关键。
数百个虚拟人在线逃生！天大等发布：首个实时在线多智能体模拟方法
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知 - 决策 - 行动」循环搬进电脑，让数百虚拟人在线逃生。该系统能实时呈现地形等信息，还能标记身体碰撞力，可用于公共安全场景演练。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
攻克「恶意投毒」攻击！华南理工联合霍普金斯和UCSD，连登TPAMI、TIFS顶刊
华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校，聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法，前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度，后者通过逐维归一化等揭示后门维度，均有良好效果。