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NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
刚刚，商汤内部两万字复盘曝光：多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文，剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因，探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路，探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。
Attention Sink产生的起点？清华&美团首次揭秘MoE LLM中的超级专家机制
清华和美团研究聚焦MoE LLM，首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析，揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响，开发识别工具，为模型压缩提供新方向。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
字节Seed数学新模型，SOTA了
字节发布全新复杂数学解决模型Seed-Prover，全面超越谷歌AlphaGeometry2，在MiniF2F数据集达100%正确率。它采用引理式证明，集成几何推理引擎Seed-Geometry，还展现了卓越泛化能力。
Anthropic 提出透明度框架以保障前沿 AI 发展
Anthropic提出新透明度框架，针对大型AI公司，实施安全开发框架评估并减轻潜在风险，要求公开披露SDFs和系统卡片，小型公司豁免，还设执行合规条款，旨在平衡安全与创新。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
文章复盘了整合Paimon数据湖与RocksDB的系统三次OOM故障排查过程，分享曲折经历，介绍MAT、NMT等排查工具，还给出内存问题排查思路，望为相似技术栈者提供启发。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。