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告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
记忆罗盘：大模型智能体记忆的表征、操作与演进航向 | 直播预约
记忆对基于大语言模型的智能体迈向通用人工智能至关重要。来自多所高校及华为的研究团队分析超30000篇论文，提出记忆表征与操作分类坐标系，绘制记忆罗盘指明演进航向。2025.12.24有相关直播。
英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎
智能体时代算力需求庞大，LightSeek Foundation 小团队 2 个月打造大模型推理引擎 TokenSpeed，有 TensorRT LLM 性能、vLLM 易用性，受英伟达力荐且已开源，为智能体负载提供近「光速级」推理能力。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
刚刚，清华团队养出了一只「龙虾老师」！教育版OpenClaw震撼开源
清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程，AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证，支持主流大模型，有望成教育版ClawHub。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
告别单一大模型依赖！北航等机构发布综述：大语言模型集成（LLM Ensemble）
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展，介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势，现有推理前、中、后三大集成范式。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1，超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法，实验中超越o3 - mini、比肩Claude，还在案例表现出色。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。