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5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
英伟达加冕历史第一股！老黄最新身家1388亿美元，刚入职的研究员都赶上了
英伟达市值达3.92万亿美元刷新全球纪录，超加拿大与墨西哥股市总市值之和及英国所有上市公司总市值。其股价飙升源于AI热潮与芯片技术突破，同时老黄还不断从清华系AI公司挖人。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
从文本到3D动画：AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX，结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性，让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作，虽有局限，但为3D动画创作打开新局面。
让强化学习快如闪电：FlashRL一条命令实现极速Rollout，已全部开源
清华AIR、字节联合团队曾发布DAPO实现大规模LLM强化学习。刘力源、姚峰团队发现DAPO-32B中rollout生成是瓶颈，推出FlashRL，应用INT8/FP8，用TIS解决不匹配问题，加速显著且不牺牲性能，一条命令即可使用。
OpenAI也缺卡！僧多粥少，自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺，总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力，因资源有限，许多产品无法发布，如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制，但平衡各团队需求不易。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。