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面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。
碾压小扎！22岁成亿万富翁，2025年AI造富速度刷新人类认知
2025年AI成超级造富机，将50多位创始人送入亿万富翁俱乐部。从大模型到应用层，AI渗透生活。巨额融资不断，巨头砸钱建基建，人才争夺激烈，多模态初创公司也受青睐，职场AI使用比例上升。
从「会表演」到「更会演」：KlingAvatar2.0让数字人拥有生动灵魂
近日快手可灵团队发布 KlingAvatar2.0 技术报告，数字人能‘生动表达’。它有三大创新技术，如时空级联框架等。实验显示其生动性大幅提升，性能超竞品，推动数字人在多领域规模化应用。
线性注意力回归！Kimi新模型引爆，MiniMax却悄悄换回传统架构
LLM领域线性注意力机制正在回归，工程实践主要由国产模型推进。早期线性注意力因牺牲精度未获主流认可，今年下半年多个国产模型采用其变体，MiniMax却又换回传统架构，Kimi新模型带来新解法。
在云栖大会，一场关于AI Agent的变化正在发生｜甲子光年
企业应用AI正从“调用模型”转向“构建AI Agent”。云栖大会展示了其在多行业的应用，如教育、工业、零售等。不过，企业落地AI Agent面临技术、场景、合规和商业回报等挑战，阿里云提供了构建方案。
又一推理新范式：将LLM自身视作「改进操作符」，突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。
躲了科学家几十年的流体不稳定奇点，被DeepMind用AI找到了
谷歌DeepMind与多所高校合作，用物理知情神经网络（PINN）+高精度数值优化的方法，找到了流体方程里的不稳定奇点。这种奇点很“挑剔”，此前难寻踪迹，此次发现为非线性流体动力学研究提供新范式。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
OpenAI杀疯了！内部神秘模型首次斩获信息学奥赛IOI 2025金牌，碾压98%人类选手
OpenAI研究员官宣其内部研发的AI推理系统在2025年国际信息学奥林匹克竞赛获金牌，超越98%人类选手。该系统在模拟人类环境下靠推理解题，用通用模型，一年间成绩大逆转，近期在多赛事表现出色。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。