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告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
Fluss 湖流一体：Lakehouse 架构实时化演进
湖仓一体 Lakehouse 成主流架构，但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案，解析技术架构与原理，介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
2025上半年大模型使用量观察：Gemini系列占一半市场份额，DeepSeek V3用户留存极高
推特博主「karminski - 牙医」基于OpenRouter数据，分析2025年上半年大模型API市场，涵盖总Token使用量、市场份额、细分领域用量、API接口使用趋势等，得出各模型表现及市场格局的观察结论。
1万4颗星！机械臂可以接大模型了！面向真实世界机器人的尖端人工智能LeRobot
LeRobot 为 PyTorch 中真实世界机器人提供模型、数据集和工具，降低入门门槛。包含尖端方法，已提供预训练模型等，未来将增加真实机器人支持，文中还介绍其安装、使用等内容。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
中国AI「星际穿越」！新智元十周年峰会预言ASI终局：未来十年指数级加速
新智元十周年峰会以「新天终启 万象智生」为主题，众多大咖齐聚。王海峰、赖俊杰、王小川等分享观点，还开源模型、发布奖项。大家认为AI发展虽有波折，但2027年将达ASI临界点，智能体大爆发。