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61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
清华系DeepSeek时刻来了，硅谷沸腾！单卡200倍加速，视频进入秒级时代
清华大学TSAIL实验室与生数科技开源视频生成加速框架TurboDiffusion，引发全球AI社区热议。它能在几乎不影响生成质量的前提下，让视频生成速度飙升100 - 200倍，将AI视频带入实时生成时代。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
文档秒变演讲视频还带配音！开源Agent商业报告/学术论文接近人类水平
澳大利亚和英国多所高校团队提出多模态智能体PresentAgent，能将文档转化为配有语音讲解和同步幻灯片的视频演示。其模块化生成框架有可控性和领域适应性，评估显示它在各指标上接近人类水平。
爆火的 AI 玩具赛道，全行业都在等一个「成功者」
过去一年，AI玩具创业火热，众多大厂背景创业者入局。但现状尴尬，鲜少有能售卖产品，已推出的产品反馈不佳。目前AI玩具实质多为毛绒玩具加语音盒子，创业者面临技术和成本等难题。
10B超越Gemini-2.5-Pro！阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。