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迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
专治智能体盲跑！微软发布AI Agent 5大可观测性，打通任督二脉
今天凌晨微软官网发布AI Agent 5大可观测性最佳实践，解决智能体盲跑等难题。介绍了智能体可观测性概念和好处，展示5个应用案例，还阐述5大实践，如选模型、持续评估、集成CI/CD等。
让大模型“跑”在手机里：vivo蓝心端侧部署创新揭秘，性能功耗双优！
在AICon2025上海站，vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景，阐述内存、性能、功耗等指标优化方法，还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。
大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
阶跃开源JetSpec，大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。