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IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。
OpenAI总裁透露GPT-5改了推理范式，AGI实现要靠现实反馈
OpenAI总裁Greg Brockman在访谈中透露AGI之路，包括技术上转向强化学习推理范式，资源上持续投入计算资源，落地时封装成Agent。还提到GPT - 5改变推理范式，强调计算对AGI的重要性及模型落地等内容。
Agent狂欢下的冷思考：为什么说Data&AI数据基础设施，才是AI时代Infra新范式
文章指出Agent成AI主流叙事，但企业部署后效果不佳，因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心，提出Data&AI数据基础设施是新范式，还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。
大模型训练新突破！“不对称”训练让AI学会自我反思，推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
创智突破：AI首次自主发现106个超越人类设计的神经网络架构
创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH，自主发现106个超越人类设计的神经网络架构，建立“科学发现缩放定律”，实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变，还将成果开源推动研究发展。
浙大校友打造AI代码测试神器，零代码零bug，30分钟创建网站
浙大校友打造的智能测试平台TestSprite 2.0，零代码零bug，30分钟创建网站，能让AI写代码准确率从42%跃升至93%，还可自动生成测试报告、调试修复错误，全程无需人工干预。