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NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
双管齐下：联邦学习防投毒攻击与梯度泄露，华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用，数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作，提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法，分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题，在多方面实现突破。
重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架，让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架，解决3D内容创作难题，已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段，保证部件独立又能完美组合，质量和效率超现有方法，应用潜力大。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。