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这个框架让大模型省下50%内存，合并专家不如直接删掉？
Cerebras Research提出REAP框架，通过专家剪枝和合并技术压缩SMoE模型，能让模型‘瘦身’并保持性能，可省50%内存，但社区测试有不同结果，且存在调度开销等问题。
1.5万人收藏！这款 NotebookLM 开源平替太还原了，模型随意切换！
Google的NotebookLM虽火，但有国内使用难、数据不私密、模型单一等痛点。Open - Notebook是其开源平替，完全本地可部署，功能超全，支持多模型，近半月GitHub星标增10K，总收藏1.5万。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。
50FPS、成本打掉70%，魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代
近期，魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士、华为等发布实时交互世界模型MoWorld，推理速度超50FPS，部署成本仅为同规模GPU方案的30%。它全链路优化，将用于多行业，魔芯也完成亿元美金融资。
英伟达龙虾模型开源，12B激活登上成功率全球第四
英伟达发布专为龙虾打造的开源模型Nemotron 3 Super，总参数120B，激活参数12B，在龙虾模型基准PinchBench上成功率全球第四。该模型结合Mamba与Transformer架构，引入多项创新技术，还开源了模型权重、数据集等。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
苹果放王炸！开放大模型访问权、全家桶集成ChatGPT，人人能开发AI应用
苹果在“WWDC 2025”大会宣布在多设备集成Apple Intelligence功能，含ChatGPT图像生成等。开放基础模型访问权，开发者可开发适配应用。新功能将逐步开启测试，今年秋季部分用户可用。
自回归科学基座模型 BigBang-Proton，提出实现 AGI 的新路线
超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。