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下载量超 1300 万，昇思 MindSpore：AI 框架迈入“超节点时代”
开源五周年，昇思 MindSpore 成绩亮眼，下载量超 1300 万。它完善大模型、部署、科学计算等核心能力，还提出 HyperParallel 架构应对新挑战，正式版及套件明年上半年发布，未来社区将多方向推进。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
当世界模型不止「视频」该如何评估？WorldLens提出实用化评估新框架
生成式世界模型在多领域进展显著，但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架，从五个维度评测开源世界模型，其评测 EvalKit 已公开，可暴露模型能力边界与失效模式。
单季营收破2000亿美元，半导体行业加速增长
2025年第三季度全球半导体行业营收达2163亿美元，首破2000亿。增长源于AI与HPC需求、下游补库及产能技术进步。产业链全面繁荣，但也面临地缘、需求分化和产能过剩风险。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文，提出新三大记忆形态，展望7大前沿，还涵盖记忆各方面知识及资源。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
反超Nano Banana！OpenAI旗舰图像生成模型上线
OpenAI发布图像生成模型GPT - Image - 1.5，有更严谨指令遵循、精确编辑等亮点，速度快4倍。玩法类似Nano Banana，在指令遵守和精确编辑上有提升，将在ChatGPT面向所有用户推出，价格下降。但在世界理解能力上遭质疑。
高保真、多控制集成于「统一画布」，组合式图像生成新范式！
Canvas - to - Image是新型图像生成框架，将多种控制方式整合到统一画布，用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程，解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。
让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。