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华为发布业界首个扩散语言模型Agent，部分场景提速8倍！
华为等团队研究发现，把Agent“底座”换成扩散式大模型（DLLM），执行速度提升30%以上，部分复杂任务效率达传统AR模型8倍。其优势源于生成范式，可重塑Agent设计。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
首个大规模记忆湖发布，AI Infra跑步进入“记忆”时代
LLM是AI的“第一大脑”，记忆平台是“第二大脑”。当前AI企业应用进入生产力时代，竞争聚焦“隐性知识”记忆化。质变科技发布MemoryLake，具备多方面能力，在性能上优势显著，已服务众多用户和企业。
Claude code让程序员消失，Anthropic却说用AI编程会让你变傻
Anthropic科学家实验发现，新手过度依赖AI编程，概念理解、代码阅读和调试能力显著退化，效率未提升。研究识别六种AI使用模式，指出主动思考才是技能形成途径，应保留人脑训练的“摩擦力”。
Agent当上群主后，群聊变成办事大厅了
文心APP内测“多人、多Agent”群聊功能，像微型“办事处”，能替人办事、支招，效率高。百度文心团队提出Group - MAS攻克技术难关，此功能是全栈技术验证，还将有新玩法。
字节跳动李航博士新作：AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文，提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标，依赖LLM，用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
AI 驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位
在 2025 年 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战，给出算法选型与设计思路，还提及后续平台建设规划。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等：一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。
PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
企业数据库运维复杂度高，专业人才稀缺成瓶颈。阿里云PolarDB推出AI助手，基于大语言模型与专家知识库，有智能问答等核心能力，以自然语言交互降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。