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NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会成功举办，共绘智能计算生态新图景！
12月26日，‘RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会’举办，DSA领域计算实验室揭牌。浦软与隼瞻科技将依托其开展研究、转化成果。会上各方共话RISC-V与AI融合机遇，还展示了ArchitStudio等产品应用。
颠覆传统向量数据库，直接将文本数据编码成视频文件，轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid
Memvid将文本数据编码为视频，改变AI记忆管理，实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线，应用场景广，还给出安装、使用、配置等说明，并与传统方案对比。
百芯竞逐，芯片产业的“新战国时代”
ASIC发展超预期，成AI竞争胜负手。它适配大厂专属需求，成本与功耗低，出货量和市场规模将扩容。英伟达GPU虽难替代，但份额会被ASIC蚕食，谷歌TPU已撕开其垄断裂缝，大厂纷纷自研ASIC。
一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发
新智元十周年峰会发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》与《2025新智元ASI产业图谱》，预测2027达ASI临界，智能体全面爆发。报告展示全球大模型格局，中国开源模型表现亮眼，还揭晓了创新大奖。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。