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关于多模态大模型Token压缩技术进展，看这一篇就够了
多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。
刚刚，OpenAI 再次开源！安全分类模型 gpt-oss-safeguard 准确率超越 GPT-5
OpenAI 开源安全分类推理模型 gpt-oss-safeguard，有 120b 和 20b 参数量版本，采用 Apache 2.0 许可证。它能直接理解策略文档分类内容，推理能力超 GPT - 5，性价比高，虽有局限但仍是开发者利器。
Seedance 2.0之后，又一中国视频模型SkyReels-V4登上全球第二
昆仑天工发布SkyReels V4视频大模型，在Artificial Analysis Arena基准测试中排全球第二。它支持多模态输入、音视频同步生成等，采用独特架构与技术，经多阶段训练，有全新评估基准，表现出色。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
人大高瓴-华为诺亚：大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力，形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法，还构建评测榜单、实现工具包。
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
MiniCPM 4.0来了！220倍极速狂飙，端侧模型的比赛，结束了
面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0，极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型，有三级火箭推理加速体系，性能强，适配全平台，应用广泛，或成端侧AI分水岭。
Agentic AI的第三种范式来了，16家机构提出「伴身智能体」
16家海内外高校与科研机构的22位研究者提出ComBodied Agents新范式，它围绕人的长期状态与主体性构建。论文给出闭环技术框架与评测标准，还提到研究难点与风险，也为产品实践提供指导。