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统一架构新思考，北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。
强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
Meta&CMU：Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute，是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家，自带“急救包”。经实验验证其高效，也指出了待研究的方向。
Nature：锂可逆转老年痴呆
Nature报道，补充大脑锂储备可预防甚至逆转阿尔茨海默病。研究通过小鼠实验发现，乳清酸锂能逆转神经病变、消除记忆障碍。此前锂多用于精神药物，此次发现或为老年痴呆治疗带来新方向。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
DeepMind一篇论文终结十年之争！GPT-5推理靠世界模型
GPT-5上线后推理能力惊人。最新研究揭示通用智能体聪明的原因是长出“世界模型”，终结了学界十年关于AI靠模仿还是思考的争论，实验也验证了世界模型对智能体的必要性。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。
无需准确传感信号！轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络（biLSTM）的MSCA规划与控制策略，即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异，未来还将做进一步研究。