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NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业，但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2，通过智能调度和缓存机制优化，支持多GPU并行，可灵活调画质和延迟，实现实时直播。
GAIR Live 预告｜智能始于记忆，AgentMemory 的技术演化过程
在人工智能走向智能体阶段，‘记忆’成焦点。如今大模型‘记不住’上下文，‘从Human Memory到Agent Memory’跃迁是迈向具身智慧关键。GAIR Live将邀专家探讨记忆技术逻辑与路径。
NVIDIA重磅开源！OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军！
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci，架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼，多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni，且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解，还支持多种功能。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地，推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
Yoshua Bengio，刚刚成为全球首个百万引用学者！
计算机科学家Yoshua Bengio成Google Scholar上首个引用超百万的人。他是深度学习“三巨头”之一，在“AI寒冬”坚守研究，成果显著。如今他担忧AI风险，积极推动伦理准则和监管。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。