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“大模型第一股”打响上市前哨战！智谱GLM-4.7 刷新开源编程SOTA，修复代码、终端操作表现超Claude 4.5
冲刺大模型第一股的智谱推出开源大模型GLM - 4.7，主打编程与代理式任务提升。它在多项基准测试中表现出色，UI质量飞跃，还采用新推理机制。智谱上市在即，但亏损扩张快，研发投入大。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
给定"标价"的 LLM 智能体，能规划出"最优"路径吗？
在LLM智能体多轮工具使用中，评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准，围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板，并分析失效根源，还指出下一代智能体演进方向。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
用于评估AI Web渗透测试能力的工具：XBow Bechmark,比靶机更好
文章介绍了用于评估AI Web渗透测试能力的XBow Benchmark，它已在github开源。该基准含104个Web安全挑战，涵盖多种漏洞，设计确保可重复性和状态持久性，其评估能力获广泛认可，还介绍了开源内容等。
ICLR 2026惊现SAM 3，分割一切的下一步：让模型理解「概念」
9月12日，匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026，外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务，性能比之前系统提升至少2倍，在多基准测试获SOTA成绩，但也有人质疑是旧概念包装。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络（PINNs）在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架，通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态，还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。