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7篇顶会NeurIPS 2025最佳论文都说了什么？
NeurIPS 2025七篇获奖论文揭示大模型思维同质化、推理能力虚幻边界等隐忧，也在注意力机制、神经扩展定律等方面取得物理学层面突破，为AI建立更严谨科学地基。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
Transformer祖传设计遭暴击，COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上，三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大；《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重；《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
走出屏幕，多模态智能硬件如何承载最新的 AI？
多模态模型推动人工智能向现实渗透，多模态智能硬件形态更多样。不同阵营玩家在这一热门赛道竞争，AI手机、机器人、智能眼镜等受关注，近半年还有新型精细形态智能硬件涌现。
美团开源Agentic新王，速度拉满，工具调用打爆Kimi？
周末美团开源LongCat - Flash大模型，参数量560B，推理速度达100 token/s，成本低，在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新，不过市场表现未获太多认可。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
Karpathy刚进Anthropic，转头又投了它
AI初创公司Engram成立8个月，估值达6亿美金，获9800万美元融资。它聚焦AI记忆，用Cartridges技术降内存、提速度，将推理和记忆层拆开，团队成员背景强大，押注AI范式新转向。
英伟达GEAR实验室刚刚放出大招，物理世界的自动研究 AutoResearch 首次成为现实
英伟达GEAR实验室实现物理世界自动研究AutoResearch，其ENPIRE系统让8个Codex智能体接管机器人舰队自主完成研究流程，将高精度操作成功率提至99%，还发现新物理缩放法则，项目即将开源。