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Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
LLM越狱攻击的威胁被系统性高估? 基于分解式评分的「越狱评估新范式」出炉
目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断，易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架，用分解式评分机制，揭示过去高估越狱攻击威胁，为评估建新标准。
700 美金买“真情”？AI情感类产品爆火背后：卖的不止是陪伴，而是年轻人的孤独
本文讲述林悦依赖AI情感陪伴应用的故事，指出当下AI情感陪伴类产品受欢迎，如字节‘显眼包’、卡西欧Moflin。分析市场大的原因，探讨核心价值、产品设计、商业模式等，也提及行业挑战。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
腾讯开源框架 Kuikly 再升级！率先适配 “液态玻璃”，原生体验更极致
腾讯开源框架Kuikly再升级，在苹果发布iOS 26系统背景下，新增“液态玻璃”适配。文章分析了“液态玻璃”给跨端框架带来的挑战，对比不同架构路线适配情况，还介绍了Kuikly的适配经验。
估值 16 亿美元的 AI 护士：Hippocratic AI 是全球护士短缺的解药吗？
Hippocratic AI 打造 AI Native 医疗劳动力平台，利用市场空白，自研技术架构，交付优质对话体验。其商业模式依赖 AI Agent 自主化，面临经济效益和竞争挑战，也有全球化护理需求等机遇。
ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！MIT祭出206页92图超长报告
麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究，发现长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率或为误解，使用它是用长期思维能力换短暂效率。