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英伟达帮你省钱，让大模型推理「短而精」，速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维，导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法，通过强化学习优化方法让模型‘短而精’，推理长度减超70%且准确率不变，还适用于大模型。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
龙虾让位！硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信，冲上全球第一
硅谷新宠Hermes Agent爆火，GitHub揽6.6万星，原生接入微信引开发者关注。其署名的首篇‘顶会级’论文提出Autoreason推理方法，指出传统‘自我优化’弊端，展示出小模型逆袭等优势。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
刚刚，英伟达革了自己的命：智能体自主进化7天，干掉所有算子工程师、GPU专家
英伟达新研究AVO构建了新型进化变异算子，用自主编码智能体取代经典方法。智能体7天自主进化，优化MHA内核，性能超cuDNN和FlashAttention - 4，还能快速适配GQA，展现强大泛化能力。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
国际头部高校联名发布 Agentic AI 的真正进化论
目前从‘LLM’向‘Agentic AI’跃迁，Agent实操能力不足。论文《Adaptation of Agentic AI》梳理领域情况，提出2x2象限框架，介绍优化Agent及工具的方法，还提及局限和未来方向并给出战术建议。