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NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
节前重磅：开源旗舰模型新SOTA，智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况，介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景，还给出最佳实践，如用‘提问模式’开始、组织好提示等，展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
最好的 DeepResearch 平替开源了
ROMA是元代理框架，以递归分层结构解决复杂问题，有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务，介绍了安装选项、技术栈，还有预构建代理展示功能。