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刚刚，美团开源 SOTA 推理模型 LongCat-Flash-Thinking，性能逼近 GPT5-Thinking
美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking，性能逼近 GPT5-Thinking，是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能，已在多平台开源，API 平台免费开放，还兼容主流 API 格式。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作，400张截图就能让AI挖矿通关，成本降至5%｜EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。
开源大模型实战：GPT-OSS本地部署与全面测评
2025年8月5日，OpenAI发布GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B开放轻量级语言模型，采用Apache 2.0开源许可证。文章介绍通过Ollama本地部署GPT-OSS -20B模型的方法，并对其进行AI幻觉、算法、SQL、数学题等测试。
全球首款AI原生游戏引擎再进化：GTA6再不来，我们就AI一个
GTA 6跳票成梗，其场景常被用于研究。一个多月前全球首个AI原生UGC游戏引擎发布，如今Mirage迭代为更强大的Mirage 2，支持多样场景，与Genie 3有不同优势且已上线，不过仍有技术问题待解决。
9K Star 开源工作流爆火！超轻量直观的AI Agent 工作流构建器！
在AI应用开发领域，将大语言模型与业务逻辑和外部工具结合是重点。GitHub上获9K Star的Sim项目是AI Agent工作流构建器，提供Figma式拖拽界面，无需手写代码，降低配置、调用和部署门槛。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。