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生成式推荐补上关键一环！语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID，可现有语义ID常先学好再冻结，与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架，让推荐损失参与语义ID学习，还设计策略解决训练问题，实验表现佳。
Generalist之后，罗剑岚团队推出LWD，也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD，可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式，构建数据飞轮，在四大维度创新，经测试表现出色，或成具身智能转折点。
断网可用！首款全双工全模态大模型技术报告发布，附一键安装包
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，它是业界首个端到端全双工全模态大模型，采用Omni - Flow架构。同步推出在线Demo、API、端侧安装包等，低显存GPU即可运行，性能表现优秀，应用潜力大。
首篇自进化智能体系统技术报告出炉：Token成本直降近10倍，省钱又高效！
全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
The Batch: 929 | Qwen3.5 超越更大模型，领跑视觉基准测试
阿里巴巴发布 Qwen3.5 系列，含 8 个开源权重的视觉 - 语言模型。其小模型表现超大体量 OpenAI 开源权重模型，在视觉任务中整体出色，部分在语言任务也有竞争力。虽团队有人员离职，但阿里承诺加大 AI 投入。
GLM-5登顶开源模型No.1！智力指数首破50大关，打平Opus 4.5
在Artificial Analysis评测中，GLM - 5成开源权重模型智力排名第一，是首个智力指数破50的开源模型，除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力，参数规模大，擅长“搞钱”任务，幻觉率低且输出精简。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
“天下苦CUDA久矣！”KernelCAT率先掀桌，实现国产芯片无痛适配
中国AI产业与英伟达GPU及CUDA生态深度依赖，国产AI根基脆弱。KernelCAT作为AI Agent，能开发高性能算子，在昇腾芯片调优测试中表现出色，还能让国产模型在昇腾芯片上高效部署，实现35倍加速。