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苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
从私域知识到智能 Agent：构建智能运维知识库
抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享，介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法，详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题，还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。
The Batch: 863 ｜推理提高了碳排放
新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
一个重要的发布被忽略！Decart发布实时“Sora”，直播/游戏业迎来新变革
Decart推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD，基于独创的“实时流扩散”技术。其响应时间低于40毫秒，攻克了“错误累积”和实现实时响应两大难题，还计划拓展应用及升级功能。
打破传统游戏逻辑！Google | 提出Concordia ，通过Mutil-Agent构建游戏引擎！
Google DeepMind和多伦多大学研究人员提出Concordia软件库，用AI驱动智能体担任GM，基于「实体 - 组件」架构，让工程师和设计师分工，可灵活构建复杂游戏场景，还支持不同交互动态和多种使用动机。
普林斯顿等高校提出AgentDistill：无需任何训练即可继承大Agent复杂能力，性能提升48%，成本降低90%
在AI领域，大型语言模型智能体计算需求大限制部署，传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案，让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包，无需训练继承复杂能力，小模型性能显著提升。
录音笔的终结者，还是AI时代的又一个“美丽废物”？深度体验出门问问TicNote
作者体验出门问问AI硬件产品TicNote一个月，称其超薄超轻，有双模式录音功能，解决手机录音痛点。软件强大，支持多语种和方言，能自动总结，还可拓展内容。价格有两档，适合多类人群。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。