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首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
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。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
GPT-5.4 发布，OpenClaw 要被替代？OpenAI 新模型会自己用电脑了，还顺手把编程能力拉满
今天，OpenAI 发布 GPT-5.4，将推理、编程和计算机使用能力整合，具备原生电脑操作能力，提升了工具使用效率。它成本降低、幻觉减少、编程能力更强，但 API 价格较高。其或与 OpenClaw 抢夺入口。
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。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
用DAA衡量智能体 百度智能云用“新全栈”重新定义AI云｜甲子光年
2026年产业焦点转向智能体落地，李彦宏提出DAA概念。百度智能云升级为新全栈AI云，解决智能体落地难题，从架构决策、行业应用等多方面发力，其价值值得市场重估。
清华大学x生数科技：从波形到隐空间，AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术，但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆，现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果，AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。