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智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
成立 5 年最高估值超百亿，摩尔线程之后，又一家AI芯片独角兽争当“国产 GPU 第一股”
6月23日，沐曦集成电路IPO辅导完成，离A股上市更近一步。它成立于2020年，专注高性能GPU，产品应用广，还与书生・浦语3.0合作。虽曾被曝裁员，但已完成8轮融资。当下国产GPU厂商扎堆IPO，适配DeepSeek或带来机遇。
老黄刚投的具身智能公司：三个华人创办
Dyna Robotics获1.2亿美元A轮融资，英伟达是新晋股东。该公司由三个华人创立，决定先将具身AGI带入商用场景，今年4月发布可落地商业场景的灵巧操作基础模型DYNA - 1，已在多场景应用。
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用。清华系 Agent 框架 Cooragent 开源获 1.9k stars。其创始人王政认为 Agent 框架要适应多样需求，解决泛化与精确性平衡等痛点，还分享了对 MCP、框架融合等看法。
当智能醒于物理世界，英伟达副总裁: 下一个十年属于物理AI！｜新智元十周年峰会
在新智元十年峰会上，NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI，它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互，但面临诸多挑战，英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
算力基建金铲子：光模块如何驱动万亿级AI算力市场！
AI大模型训练让光模块成为决定AI集群性能的算力底座。2025年全球光模块市场规模预计达235.5亿美元，中国厂商主导全球市场。未来市场增长围绕1.6T商业化、CPO技术落地及车载通信等新场景展开。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。