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为MoE解绑：全新「专家即服务」推理架构发布，超细粒度扩展锐减37.5%成本
近年来大模型推理开销增长，MoE架构虽能避免计算量同比增，但带来扩展性差、容错性低、负载不均等问题。为此作者提出全新「专家即服务」推理架构EaaS，实验显示它能锐减37.5%成本。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
DeepSeek 推出快速模式和专家模式
DeepSeek web 端灰度测试快速模式和专家模式，快速模式用于日常会话，专家模式适合复杂任务，但不支持文件上传，上下文仅 128k。目前两模式能力与 v3.2 没差别，或为 v4 做准备。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型（LLM）微调知识与实践，包括模型结构、参数量等知识，以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程，介绍相关平台和框架，如星云、TuningFactory等。
Claude Skills｜将 Agent 变为领域专家
今年10月，Anthropic推出Claude Skills能力，可在Claude多产品使用。它是向Agent注入内部知识的标准化方案，与MCP可协同工作，还介绍了实现Agent Skills的方法及主动式智能导购AI助手构建。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
HexStrike代理：让大模型继承专家经验，显著提升渗透测试效率
HexStrike是开源渗透测试工具，以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统，将安全专家经验规则化，通过知识库和算法提供工具选择和参数优化，提升渗透测试效率。
AutoDev 预上下文引擎：预生成代码语义化信息，构建 AI 编程的知识基座
文章介绍 AutoDev 预上下文引擎，指出向量化代码检索性价比低，提出用预生成上下文提升 RAG 效果。Context Worker 能深度解析代码，支持多语言，使用简单，还可结合 MCP 服务获取上下文知识。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效？探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。