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告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
openJiuwen社区开源新招：重磅发布JiuwenSwarm，拉开群体智能“养蜂”序幕
openJiuwen社区开源蜂群智能体JiuwenSwarm，落地Coordination Engineering范式。它有全栈技术体系，支持人以HOTS和HITS模式参与协同，实战效果佳，且在评测中表现亮眼，全套能力开源。
重磅！微软宣布开源Copilot！用 5000 万用户直接碾压 Cursor和Windsurf？
在 Build 2025 开发者大会上，微软宣布 GitHub Copilot Extension for VSCode 项目开源，还发布全新 AI 编码代理。开源是多因素推动的深思熟虑之举，预示 AI 开发工具从‘黑盒’向‘共建’转变。
拜拜了GUI！中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。
国产开源新突破！5万小时真机数据，撕开行业最大痛点
蚂蚁灵波开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0，用同一套模型「驯服」20种机器人构型。它覆盖5万小时真机数据，在通用泛化能力上全面升级，还带来三大底层技术革命，可降低重复适配成本。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
LeCun团队揭示LLM语义压缩本质：极致统计压缩牺牲细节
图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架，对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs，发现LLM虽有语义组织能力，但难处理细粒度差异，侧重统计压缩，人类更重细节语境。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
老黄「开源协议」就剩一家没签，是谁啊好难猜啊
黄仁勋发公开信站台开源模型，签开源倡议书的公司和机构从25家增至70多家，微软CEO等力挺。除Anthropic外都签了，其员工怒怼，吴恩达为黄仁勋辩护，还探讨了倡议背后英伟达的算盘。
这是我见过最全的免费 LLM API 指南，正规合法、开箱即用！
个人开发者在使用LLM API时面临成本高、资源杂乱、稳定性差等问题。Github上项目`free-llm-api-resources`整合全网正规免费资源，排除不合规服务，介绍主流模型、限制说明等，值得收藏。