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RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
Arch Gateway: AI Gateway的前瞻选择
AI Agent开发易陷入复杂维护困境，借鉴云原生思路，一些云原生产品朝着AI gateway进化。介绍开源项目Arch Gateway，它是AI原生gateway，具备智能路由、工具调用等能力，能让开发者专注核心业务逻辑。
AICon上海演讲精华回顾：《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。
西工大张伟伟团队：大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA
随着国产开源大模型涌现，大语言模型走入生活，挑战传统航空教育，革新科研范式，与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
砍掉70%内存！陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈
大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
o3-pro答高难题文字游戏引围观，OpenAI前员工讽刺苹果：这都不叫推理那什么叫推理
OpenAI“最新最强版”推理模型o3 - pro引发关注。首位全职提示工程师给它设难题，它推理后答对。OpenAI前员工借此讽刺苹果。各大评测榜单显示其表现与官方有差异，苹果&SpaceX前工程师分享使用心得，肯定其表现。
The Batch：831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升，借助生成式 AI 构建 148 门课程，总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本，还在评估多模型，不过此举也引发批评。
高考数学全卷重赛！一道题难倒所有大模型，新选手Gemini夺冠，豆包DeepSeek并列第二
因网友质疑上次测评不严谨，此次用六款大模型挑战含解答题的全套高考数学题。结果Gemini 2.5 Pro夺冠，Doubao和DeepSeek R1并列第二。解答题是失分重灾区，图像题难倒多模态大模型。