【GitHub 10.9k star】DeepCode：把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器，真能干掉手写样板？

DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。

看懂这篇，你就能秒懂 LLM底层秘密—Transformer原理解析

文章由浅入深介绍LLM基础知识，着重解析Transformer原理，结合案例讲解其工作流程，还介绍当前开源旗舰LLM架构变化，如DeepSeek V3等模型的创新，最后强调模型能力与应用形态的关系。

Karpathy组建大模型「议会」，GPT-5.1、Gemini 3 Pro等化身最强智囊团

前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy发推称养成用LLM阅读习惯，还做了个新项目，让四个最新大模型组成LLM议会当智囊团。项目是Web应用，提问后多模型处理，有互评和投票机制，已开源。

规范对齐：回答前的深思，让安全与行为边界更清晰

OpenAI等厂商将规范融入大模型。上海交大等团队提出规范对齐概念，构建评测基准SpecBench，揭示主流模型不足。探索测试时深思方法，如Align3，能提升模型规范遵循度，项目已开源。

谁在赚钱，谁爱花钱，谁是草台班子，2025 年度最全面的 AI 报告

Nathan Benaich发布《State of AI Report（2025）》，如AI全景地图，覆盖研究、行业等领域。2025年AI业务赶上炒作，模型竞争激烈，开源、智能体等发展显著，还对未来一年AI发展作出预测。

SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃

SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。

全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型

中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。

面向UE5的智能数字人系统

GMTalker是光明实验室媒体智能团队为虚幻引擎5.3打造的智能数字人系统，集成多种能力，适用于科研等场景。具备多功能特点，与其他开源方案对比优势明显，还介绍了环境要求、启动方式、配置、API等。

老黄力推的 Physical AI，有人用开源框架打通了硬件的最后一道关

巨头加速布局Physical AI，全球AI云平台涂鸦智能用TuyaOpen开源框架破局，为开发者提供入场券。它可拆技术墙、通生态孤岛、跨商业化黑洞，还让开发者打造多样AI硬件，助力商业化。

2025年4月17日消息，OpenAI 连发o3和o4 mini，o3为强大推理模型，o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具，可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI，兼容所有模型。