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半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。

2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。

ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向，应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集，设计三种初步方法并评估，虽现有方法表现有限，但此研究意义重大，有望助力打造更可靠系统。

现在很多Agent架构以大量Skills为基础，但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能，其判断不可靠，随着技能数量增多，系统可靠性变差，设计上需平衡灵活性与可控性。

OpenClaw走红使agent自主执行任务能力受关注，也带来网络安全风险。传统安全体系难应对，Google高价收购云安全公司释放信号。Armadin构建agent swarm系统形成自主防御闭环，介绍其理念、产品、案例及面临的技术挑战。

企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。

多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。

当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题，华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练，推理性能强，在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一，赋能业务落地。

本文分析大模型推理阶段KV缓存的行业痛点，指出传统单机缓存孤立无法跨节点复用的问题，介绍焱融科技的分层共享缓存方案，公开了方案的实测性能数据，展现AI存储的新发展方向。

8月大模型厂商多上调API价格或收缩免费额度，因推理需求增长跑赢算力供给。阿里发布Qwen3.8-Flash并开源，成绩亮眼且价格低。它是Qwen4架构预演，有四大技术创新，提升了模型效率。

在具身智能赛道，‘落地’常被滥用。聆动通用在‘工业落地’上很果决，以‘商业有闭环’和‘批量可复制’为核心指标。他们选择物流场景起步，推出LDB机器人，还面临量产和运营难题。