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AI五小时发现MoE新算法，比人类算法快5倍，成本狂降26%
加州大学伯克利分校团队提出ADRS系统研究方法，基于OpenEvolve框架优化算法。以EPLB算法为例，新算法比人类算法快5倍，成本降26%，且Nature也报道过AI创造新算法新闻。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
“光顾赚钱不搞研究”，OpenAI元老级高管出现离职潮，Mark Chen紧急回应
OpenAI现元老级高管离职潮，如研究副总裁Jerry Tworek等。《金融时报》称与战略转向有关，Mark Chen反驳。内部因专注LLM撕裂，缺算力致资源集中ChatGPT，OpenAI危机四伏。
项目在GitHub上已获得约3600+star,探秘 ChatDoctor：LLaMA 微调后的 AI 医生，真能在线问诊？
现代医疗资源不均、问诊效率低，ChatDoctor应运而生。它基于LLaMA微调，有医学对话微调等亮点，技术优势多，适用于在线问诊等场景，与同类对比优势明显，开源助力医疗对话模型发展。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。
DeepMind大佬最新暴论：单体大模型穷途末路，未来买的不是模型，是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为，因Scaling Law对资源需求攀升，AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势，当主流榜单同等评分时变革加速，之后人们将买“智能本身”。
不卷AlphaFold，OpenAI首个生命科学模型杀出，单项超越95%专家
OpenAI发布首款生命科学模型系列GPT - Rosalind，在RNA预测任务上超越95%人类专家。它针对科研工作流优化，还推出插件连接多数据库和工具，与药企巨头合作，和AlphaFold是互补关系。
蚂蚁集团发布KAG-Thinker，多跳问答慢思考，医疗领域拿下87分
在LLM问答领域，多跳问题存在局限性，现有方法缺乏严谨性等。KAG - Thinker是基于KAG框架的模型，将复杂问题分解，通过多模块优化知识获取，在医疗领域实用，稳定性也出色。