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矩阵乘法可以算得更快了！港中文10页论文证明：能源、时间均可节省
香港中文大学10页论文提出新算法RXTX，用于计算矩阵与其转置的乘积XXᵗ。该算法结合机器学习搜索和组合优化技术，能源可节省5%-10%，时间节省5%，对多领域有深远影响。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
别高估车企“造人”
今年5月特斯拉停产后搭建Optimus量产线，虽强调FSD算法可复用，却未量产。车企造机器人，优势在供应链管理和生产制造，算法移植效果一般，且面临数据难题，竞赛中暂无通关密码。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
阿里SkillClaw：让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务，但技能部署后静态不变，改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构，将多用户交互作为技能改进信号，通过Agentic Evolver更新技能，经夜间验证后部署。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
AI学会左脚踩右脚自进化？Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents（DGM - H）。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限，能跨任务自我改进，还自动生成基础设施，或改写Agent竞争规则。
田渊栋AI创业估值315亿，老黄苏妈都投了，姚班施天麟也是合伙人
离职Meta的田渊栋成AI创业合伙人。Recursive Superintelligence获6.5亿美元融资，估值46.5亿美元。谷歌GV等领投，英伟达等参与。8位联创阵容豪华，要做AI自我改进，押注递归式自我改进。
Meta 打造“组织第二大脑”智能体的设计思路
Meta介绍了一款名为"组织第二大脑"的AI智能体设计思路，旨在捕获存储领域专家专业知识，架构结合结构化可审计知识与自改进闭环，无需重训模型即可更新，最初用于合规领域，可推广至多个领域。
公众号正在头条化
2025年超60%公众号运营者发现，粉丝被算法收归平台。从2020年起，订阅号改成信息流展示，推荐流量占比最高达90%。这对小号是机遇，但也带来内容陷阱等问题，还重塑用户认知，平台也面临商业和生态的博弈。