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人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
算力十年狂飙100000倍，他却每天担心破产！黄仁勋亲述：如何用“30天危机感”逆袭万亿AI市场
英伟达推出 CUDA Toolkit 13.1，号称 20 年来最大更新，有 Tile 编程等亮点。黄仁勋回顾创业，称每天有破产危机感。他还谈 AI 发展、应用、意识及工作影响等，认为 AI 会创造新工作，也能缩小技术鸿沟。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
规范驱动开发：瀑布模型回潮
规范驱动开发（SDD）重拾编码前写大量文档理念，虽为AI编程提供框架，但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求，指出SDD存在诸多不足。
清华、北大，上海交大等发布人机协同训练框架，让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。
数据智能体全景报告发布！你的数据智能体在哪个 Level？
大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生，但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文，首提 L0 - L5 六级自主性分级标准，还对现有研究回顾审视，指明挑战并描绘未来图景。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。