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SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。
无限长、零掉帧！StableAvatar口型同步全新技术
当前音频驱动头像视频生成扩散模型合成长视频时难兼顾音频同步与身份一致，瓶颈在音频建模。复旦大学提出StableAvatar，首个端到端视频扩散Transformer，能无限时长生成，还介绍原理与演示效果。
LangChain Memory 太弱？试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架，深入体验其记忆“图谱”能力，探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组，以及集成到 LangChain 智能体等内容。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准，即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象，还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件，同时提及该框架有局限性。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。