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LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练
Keller Jordan设计Muon优化器并公开研究进展，引OpenAI和xAI关注，最终加入OpenAI。Muon性能卓越，或用于GPT - 5训练，其故事暗示传统论文模式在AI领域或已落伍。
豆包可以跟你打视频了，陪我看《甄嬛传》还挺懂！难倒一众AI的“看时钟”也没难倒它
国产AI豆包发布视频通话新功能，能实时报准时钟时间，还接入联网搜索，准确性和时效性强。实测中，它可当看剧搭子，还能识别食材、解答物理题等，背后是豆包·视觉理解模型在发力。
大模型之后，AI 开始“自己动手”了
从生成式AI到Agentic AI，互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体，国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示，技术与业务需求双轮驱动其发展，还分享了应对落地挑战的办法。
DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
天文预测新SOTA！紫东太初&国家天文台联手攻克恒星耀发难题
紫东太初与中国科学院国家天文台联合开发天文耀发预测大模型FLARE，能精准预测恒星耀发事件。该模型整合恒星物理属性和历史耀发记录，提升预测准确性，相关论文被IJCAI 2025录用。
Gemini 2.5 Pro登顶三冠王！AI最强编程屠榜，全面碾压Claude 3.7
谷歌Gemini 2.5 Pro（I/O版）横空出世，登顶LMAreana获文本、视觉、编码三连冠，编程能力碾压Claude 3.7。开发者可通过Google AI Studio等使用，其应用演示展现强大实力。
一手实测 Amazon Quick：我看到了企业级 Agent 的未来！
本文针对企业AI工具碎片化、员工沦为Agent间搬运工的痛点，对刚GA发布的亚马逊云科技Amazon Quick做一手实测，分析其核心能力与壁垒，判断企业级Agent发展趋势。