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长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
吴恩达Agentic AI新课：手把手教你搭建Agent工作流，GPT-3.5反杀GPT-4就顺手的事
吴恩达新课聚焦Agentic AI，将开发沉淀为反思、工具、规划与协作四大设计模式，强调评估与误差分析能力。课程介绍拆解任务、构建工作流方法，还分享实用技巧，让AI系统持续进化。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
「All in AI」的 Shopify，分享了他们的全员 AI 落地实践，全是干货
Shopify 三个月前决定「All in AI」，副总裁 Thawar 分享公司引入 AI 的策略、提升效果与三个「反直觉」见解。如全员无差别用 AI、让 AI 展示思考过程、重视新手等，还给出多个工作流案例。
海光整并曙光后，是否会放弃服务器？
5月25日晚，海光信息将合并曙光信息的公告引发关注。二者关系密切且在产业链位置特殊。海光发展势头好，吸并或为提升系统能力。对于曙光是否放弃服务器业务有不同看法，整合还可能冲击华为。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。