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Meta没做的，英伟达做了！全新架构吞吐量狂飙6倍，20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文 | NeurIPS'25
港科大论文指出，随着科学问题复杂度提升，传统科研范式显露出局限。基础模型（FMs）横空出世，具备通用性、规模与知识覆盖、推理与生成能力，可能引领科学进入第五范式，但也面临偏见、幻觉等问题。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
谷歌也要「AI抖音」了！新Veo 3.1原生支持竖屏，4K分辨率高画质
谷歌Veo 3.1升级，全方位提升视频生成质量，新增竖屏和4K两大特性。它还提升创意、一致性和元素融合能力。谷歌借此进军AI短视频，结合自身优势推动“AI视频竖屏化”趋势。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`，含 0.5B 和 1.5B 规模，有 GGUF 量化版本。它性能顶尖，支持多任务与 15 种语言，还介绍了训练方案、使用方法等。
领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%
Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器，0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3，在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿，有“last but not late”交互机制，能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式，方便不同硬件部署。