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清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
Agent框架各自为战？谷歌&微软：用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通，谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB，这是通用记忆基础设施，能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制，实验验证其能带来显著增益。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
蜂群Agent来了！openJiuwen社区发布JiuwenSwarm，引领Coordination Engineering新范式
华为支持的 openJiuwen 社区发布并开源 JiuwenSwarm，这是面向多智能体协作的蜂群智能体。它指向 Agent 工程新问题，将关注点从 Harness 引向 Coordination Engineering，还介绍了其设计理念、实战效果等。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
中国机器人产业生态营在首钢园开营，构建产业协同新范式
10月30日，中国机器人产业生态营在首钢园开营，由首程控股发起。其整合多方资源构建闭环式创新生态，旗下基金已投资多家企业。生态营学员多元，罗振宇进行AI夜话分享，后续还有专家授课。
多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
穿越周期的早期投资：从赛道思维到认知红利｜甲子引力
2025 年 12 月 3 日，「甲子光年」举办年终盛典，科技产业投资专场圆桌对话探讨早期投资从“赛道思维”到“认知红利”转变。英诺王晟主持，红杉张涵等嘉宾参与，指出决胜点在对人、周期和非共识的理解。