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ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
王兴兴亲测后点赞！这家AI公司提前半年把“龙虾”能力带上车，还管住了Token黑洞
宇树科技王兴兴体验宝马新世代 i3 智能座舱后称赞，其核心技术来自斑马智能“元神 AI”。斑马智能发布“元神 AI 汽车机器人大脑”等，对“元神 AI”升级，明确交流和办事方向，还管控 Token 等挑战。
对话许华哲：进家的机器人，先做好这10件事
本文是对许华哲的访谈，他离开星海图创办破壳机器人，切入具身智能C端赛道。许华哲阐述选择进家的原因、产品规划，还探讨数据来源、模型规划、强化学习等问题，分享从科学家到创业者的体验。
谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘
在AI算力争霸时代，英伟达GPU市值狂飙，但蛋糕正被分食。前谷歌TPU工程师Henry揭秘TPU，从架构、产能、软件等维度分析其优缺点，指出在特定条件下TPU可挑战GPU，未来芯片市场将百花齐放。
两月蒸发1.6万亿：SaaS 被AI「杀死」了吗？ | GAIR 025
今年初，北美软件股两月蒸发超1.6万亿美元，引发对SaaS未来的担忧。雷峰网圆桌中，何润、Daniel、吴昊三位行业老兵探讨现状与未来，认为AI冲击下，SaaS虽面临挑战，但不会被杀死，正全面转型。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。