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不靠Agent，4步修复真Bug！蚂蚁CGM登顶SWE-Bench开源榜
蚂蚁集团代码图模型 CGM 基于开源模型，不靠 Agent 架构，用 4 步轻量级流程完成仓库级代码修复，在 SWE - BenchLite 公开排行榜成绩亮眼，打破闭源垄断，还解决了 LLM + Agent 架构的一些问题。
Nature警告：AI「数据饥渴症」引爆学术宕机潮！90%知识库濒临崩盘
Nature揭露AI爬虫疯狂「啃食」学术网站数据，致服务器瘫痪。DiscoverLife、BMJ等受影响，运营方难防「坏爬虫」，急需国际协议规范AI数据使用。
3B小模型吊打72B巨头！轻量级文档解析OCR，性能超Gemini，高效且精准！
Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR，以SRR三元组范式实现高效精准解析，3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B，还介绍了安装部署、适用场景等。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
AI编程到底有没有护城河？RL+Agent重塑代码世界！
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家，分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题，介绍AI编程体验进化要素，还聊了cursor 1.0更新，最后指出AI编程工具发展趋势。
最新发现！每参数3.6比特，语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量，提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度，发现GPT系列模型约每个参数3.6比特，还提出模型容量等相关定律，激发社区多方面思考。
Mamba核心作者新作：取代DeepSeek在用的注意力机制，专为推理打造
Mamba核心作者Tri Dao团队提出GTA和GLA两种专为推理定制的注意力机制，在减少KV缓存用量、保持模型质量的同时，显著提升解码速度，优化长上下文推理能力。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
北大DeepSeek论文或预定ACL Best Paper！梁文锋署名
北大DeepSeek联合发布的NSA论文已被ACL 2025录用且评分高，有望冲击最佳论文。该技术革新传统注意力机制，提升算力效率，是长文本处理的突破。此外，张铭教授团队还有多篇论文上榜。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。