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达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
张小珺对话李想：3小时长谈总结（AI、VLA与组织进化）
张小珺半年前与李想3小时长谈，围绕AI展开多话题探讨。李想认为AI应成生产工具，赞赏DeepSeek，还分享VLA架构、理想终局规划，提出管理心法，思考AI与人关系。
腾讯开源混元世界模型1.1，视频秒变3D世界，单卡推理仅需1秒
腾讯发布并开源混元世界模型1.1，是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界，单卡秒级推理完成高精度重建，性能达SOTA，还具多特性，打破技术壁垒。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件，解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线；介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法；阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术，为AI计算提供全面方案。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。