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Hugging Face开源顶级模型：双模式推理+128K上下文，最强3B
今天凌晨，Hugging Face开源顶级小参数模型SmolLM3，参数30亿，性能超同类。它有128k上下文窗口，支持6种语言、双推理模式。架构细节等全开放，联合创始人强烈推荐，称是3B领域SOTA。
迈向无缝共生：大模型GUI Agent的「屏幕图灵测试」与拟人化之路
多模态大模型使GUI Agent能模拟用户执行任务，但也引发与平台的利益冲突。论文提出“屏幕图灵测试”和AHB基准评估拟人化能力，探讨拟人化策略及权衡，为Agent在数字世界共生提供指南。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中，注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值，而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
生成率从8%到60%：快手智能测试用例生成系统的四阶进化
快手研发效能团队构建智能用例生成系统，实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进，将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上，成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。
领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%
Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。