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华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
单卡可跑18万原子！分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5，是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升，实测中表现优于经典力场，架构、数据和训练都有创新，误差降45%，速度提8倍，现已开源。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
从「降本增效」到「智能中枢」：低代码在 AI 浪潮中的价值重估——专访金现代赵鹏程谈企业数字化转型新引擎
LowCode低码时代专访金现代轻骑兵低代码PaaS平台产品经理赵鹏程，探讨AI与低代码融合对软件工程范式革新和企业数字化转型的影响。介绍了低代码价值重估、应对新兴技术、企业实践、跨越工程化鸿沟路径、核心竞争力及未来展望等内容。
攻克结构化长文档检索难题！新框架让模型告别“结构性失明”
SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL，通过带结构感知和元素对齐，将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间，提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标，还开源了万级字数长文档数据集。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了！来自腾讯混元团队
腾讯混元3D团队推出业界首个高质量原生3D组件生成模型Hunyuan3D - Part。现有3D生成算法有局限，该模型提出新范式，含P3 - SAM和X - Part，在多数据集评估中超越现有工作，还给出体验地址和论文地址。
Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战？
随着AI发展，Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人，定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点，阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势，现免费公测。
面向 SGLang 的 Profile Analysis SKILL：3 张表定位 Kernel Fuse 和 Overlap 机会
文章介绍了面向SGLang的Profile Analysis SKILL，其工作流统一，输出3张表定位Kernel Fuse和Overlap机会，支持多种分析方式和模型。还给出Qwen/Qwen3.5 - 4B和openai/gpt - oss - 20b的分析结果，并表明该SKILL能节省token、缩短工期，作者厌恶Torch Compile。